Курсы Лекторы Материалы О проекте
Войти
Лекция 7. Многомерная линейная и нелинейная регрессия. Градиентные методы
Лекция из курса:
Методы машинного обучения в анализе изображений и временных рядов
Дмитриев Константин Вячеславович
Видео не может быть загружено из-за проблем с интернет-соединением или проблем на сервере. Или формат файла не поддерживается вашим браузером.
Лекция 7. Многомерная линейная и нелинейная регрессия. Градиентные методы
Видео закончится через
NaN:NaN
00:00
00:00
00:19
Следующая секция начнется через 13:18
Линейная регрессия
13:18
Следующая секция начнется через 13:18
Метод наименьших квадратов
35:21
Следующая секция начнется через 13:18
Линейное преобразование признаков. Метод главных компонент
48:07
Следующая секция начнется через 13:18
Нелинейная регрессия
54:52
Следующая секция начнется через 13:18
Минимизации функционала качества. Методы 1, 2 порядка
Свернуть таймкоды
00:00
00:00
Скорость
x 1.00
x 0.25
x 0.50
x 0.75
x 1.00
x 1.25
x 1.5
x 1.75
x 2.00
x 3.00
x 4.00
Качество
1080p
1080p
720p
480p
00:00
00:00
Скорость
x 1.00
x 0.25
x 0.50
x 0.75
x 1.00
x 1.25
x 1.5
x 1.75
x 2.00
x 3.00
x 4.00
Качество
1080p
1080p
720p
480p

Лекция 7. Многомерная линейная и нелинейная регрессия. Градиентные методы

00:19
Следующая секция начнется через 13:18
Линейная регрессия
13:18
Следующая секция начнется через 13:18
Метод наименьших квадратов
35:21
Следующая секция начнется через 13:18
Линейное преобразование признаков. Метод главных компонент
48:07
Следующая секция начнется через 13:18
Нелинейная регрессия
54:52
Следующая секция начнется через 13:18
Минимизации функционала качества. Методы 1, 2 порядка
Свернуть таймкоды
Конспект лекции
Лекция 7. Многомерная линейная и нелинейная регрессия. Градиентные методы
1 / 9