Этот материал находится в платной подписке. Оформи премиум подписку и смотри или слушай Machine Learning Fundamentals, а также все другие курсы, прямо сейчас!
Премиум
  • Урок 1. 00:06:55
    Introduction
  • Урок 2. 00:15:27
    1. Machine Learning Basics
  • Урок 3. 00:07:11
    2. Bias-Variance Trade-off
  • Урок 4. 00:15:31
    3. Overfitting Regularization
  • Урок 5. 00:14:51
    4.1 Linear Regression - Causal Analysis (Part 1)
  • Урок 6. 00:24:25
    4.2 Linear Regression - (Part 2)
  • Урок 7. 00:15:09
    5. Logistic Regression & Maximum Likelihood Estimation (MLE)
  • Урок 8. 00:11:15
    6. Linear Discriminant Analysis (LDA)
  • Урок 9. 00:11:52
    7. K-Nearest Neighbors (KNN)
  • Урок 10. 00:16:45
    8. Decision Trees
  • Урок 11. 00:07:54
    9. Bagging
  • Урок 12. 00:08:11
    10. Random Forest
  • Урок 13. 00:08:01
    11. (Boosting Part 1) Introduction
  • Урок 14. 00:10:00
    12. Boosting (Part 2) - AdaBoost
  • Урок 15. 00:10:53
    13. Boosting (Part 3) - Gradient Boosting Model (GBM)
  • Урок 16. 00:08:08
    14. Boosting (Part 4) - XGBoost
  • Урок 17. 00:17:43
    15. Clustering (Part 1) - K-Means & Elbow Method
  • Урок 18. 00:10:49
    16. Clustering (Part 2) - Hierarchical Clustering
  • Урок 19. 00:07:45
    17. Clustering (Part 3) - DBScan
  • Урок 20. 00:07:32
    18. Dimensionality Reduction (Part 1) - Feature Selection
  • Урок 21. 00:08:52
    19. Dimensionality Reduction (Part 2) - Principal Component Analysis