Курсы Лекторы Материалы О проекте
Курсы Лекторы Материалы О проекте
О проекте
Вход
Войти
Занятие 12 (практикум). Задача линейной регрессии. Метод главных компонент
Лекция из курса:
Машинное обучение. Искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы
Видео не может быть загружено из-за проблем с интернет-соединением или проблем на сервере. Или формат файла не поддерживается вашим браузером.
Занятие 12 (практикум). Задача линейной регрессии. Метод главных компонент
Видео закончится через
NaN:NaN
00:00
00:00
00:19
Следующая секция начнется через 03:55
Организационная часть
03:55
Следующая секция начнется через 03:55
Практикум 2. Задача линейной регрессии
50:34
Следующая секция начнется через 03:55
Практикум 2.1. Метод главных компонент
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

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

00:19
Следующая секция начнется через 03:55
Организационная часть
03:55
Следующая секция начнется через 03:55
Практикум 2. Задача линейной регрессии
50:34
Следующая секция начнется через 03:55
Практикум 2.1. Метод главных компонент
Свернуть таймкоды