Курсы Лекторы Материалы О проекте
Курсы Лекторы Материалы О проекте
О проекте
Вход
Войти
Лекция 3. Метрические методы
Лекция из курса:
Машинное обучение для решения прикладных задач
Горохов Олег Евгеньевич
Видео не может быть загружено из-за проблем с интернет-соединением или проблем на сервере. Или формат файла не поддерживается вашим браузером.
Лекция 3. Метрические методы
Видео закончится через
NaN:NaN
00:00
00:00
00:15
Следующая секция начнется через 02:18
Тема лекции: машинное обучение с учителем
02:18
Следующая секция начнется через 02:18
Решение задачи
07:20
Следующая секция начнется через 02:18
Обобщенный метрический классификатор
13:30
Следующая секция начнется через 02:18
Метод k-ближайших соседей
16:27
Следующая секция начнется через 02:18
Выбор метрики. Примеры
26:01
Следующая секция начнется через 02:18
Практический пример подсчета метрики расстояния
35:45
Следующая секция начнется через 02:18
Задачи регрессии
43:39
Следующая секция начнется через 02:18
Преимущества и недостатки метрических алгоритмов
46:10
Следующая секция начнется через 02:18
Реализация алгоритма KNN на Python
54:43
Следующая секция начнется через 02:18
Декоратор в Python
1:01:08
Следующая секция начнется через 02:18
Примеры использования
1:08:43
Следующая секция начнется через 02:18
Неправильный выбор K
1:10:50
Следующая секция начнется через 02:18
Адаптация метрик
1:12:58
Следующая секция начнется через 02:18
Реализация в sklearn
1:19:57
Следующая секция начнется через 02:18
Как выбрать K?
1:25:58
Следующая секция начнется через 02:18
Завершение
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 3. Метрические методы

00:15
Следующая секция начнется через 02:18
Тема лекции: машинное обучение с учителем
02:18
Следующая секция начнется через 02:18
Решение задачи
07:20
Следующая секция начнется через 02:18
Обобщенный метрический классификатор
13:30
Следующая секция начнется через 02:18
Метод k-ближайших соседей
16:27
Следующая секция начнется через 02:18
Выбор метрики. Примеры
26:01
Следующая секция начнется через 02:18
Практический пример подсчета метрики расстояния
35:45
Следующая секция начнется через 02:18
Задачи регрессии
43:39
Следующая секция начнется через 02:18
Преимущества и недостатки метрических алгоритмов
46:10
Следующая секция начнется через 02:18
Реализация алгоритма KNN на Python
54:43
Следующая секция начнется через 02:18
Декоратор в Python
1:01:08
Следующая секция начнется через 02:18
Примеры использования
1:08:43
Следующая секция начнется через 02:18
Неправильный выбор K
1:10:50
Следующая секция начнется через 02:18
Адаптация метрик
1:12:58
Следующая секция начнется через 02:18
Реализация в sklearn
1:19:57
Следующая секция начнется через 02:18
Как выбрать K?
1:25:58
Следующая секция начнется через 02:18
Завершение
Свернуть таймкоды