Курсы
Лекторы
Школьникам
О проекте
Войти
Главная
/
Курсы
/
Машинное обучение для решения прикладных задач
/
Лекция 3. Метрические методы
Тема лекции: машинное обучение с учителем
x 1.00
Информатика
Машинное обучение для решения прикладных задач
Лекция 3. Метрические методы
Артамонов
Сергей Александрович
Горохов
Олег Евгеньевич
Предыдущая лекция
Следующая лекция
00:15
Тема лекции: машинное обучение с учителем
02:18
Решение задачи
07:20
Обобщенный метрический классификатор
13:30
Метод k-ближайших соседей
16:27
Выбор метрики. Примеры
26:01
Практический пример подсчета метрики расстояния
35:45
Задачи регрессии
43:39
Преимущества и недостатки метрических алгоритмов
46:10
Реализация алгоритма KNN на Python
54:43
Декоратор в Python
1:01:08
Примеры использования
1:08:43
Неправильный выбор K
1:10:50
Адаптация метрик
1:12:58
Реализация в sklearn
1:19:57
Как выбрать K?
1:25:58
Завершение
Курсы
Лекторы
Школьникам
О проекте
Контакты
Свяжитесь с нами
Отправить
2025 МГУ имени М.В. Ломоносова
Условия использования сайта
Сведения об образовательной организации
Нашли ошибку?
