Занятие 12 (практикум). Задача линейной регрессии. Метод главных компонент | Открытые видеолекции учебных курсов МГУ

Занятие 12 (практикум). Задача линейной регрессии. Метод главных компонент

Лекция из курса:

Машинное обучение. Искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы

Владимиров Роман Дмитриевич

Занятие 12 (практикум). Задача линейной регрессии. Метод главных компонент

Предыдущая лекция

Занятие 11 (лекция). Фрактальная размерность данных и алгоритмы ее определения. Анализ временных рядов

Следующая лекция

Занятие 13 (лекция). Спектральные методы обработки сигналов. Вейвлет анализ. Вейвлет нейронные сети