Курсы Лекторы Материалы О проекте
Курсы Лекторы Материалы О проекте
О проекте
Вход
Войти
Лекция 5. Ядерные методы машинного обучения и непараметрической статистики
Лекция из курса:
Машинное обучение для решения прикладных задач
Артамонов Сергей Александрович
Видео не может быть загружено из-за проблем с интернет-соединением или проблем на сервере. Или формат файла не поддерживается вашим браузером.
Лекция 5. Ядерные методы машинного обучения и непараметрической статистики
Видео закончится через
NaN:NaN
00:00
00:00
00:15
Следующая секция начнется через 01:48
Тема лекции: ядерные методы машинного обучения и непараметрической статистики
01:48
Следующая секция начнется через 01:48
Задача машинного обучения: напоминание
04:40
Следующая секция начнется через 01:48
Линейная задача классификации
19:40
Следующая секция начнется через 01:48
Изменение пространства признаков
24:50
Следующая секция начнется через 01:48
Kernel Trick
31:07
Следующая секция начнется через 01:48
RBF-ядро
36:44
Следующая секция начнется через 01:48
Выборка, линейно разделимая с помощью ядра RBF
39:47
Следующая секция начнется через 01:48
Другие примеры ядер: линейное ядро
44:00
Следующая секция начнется через 01:48
Полиномиальное ядро
50:35
Следующая секция начнется через 01:48
Сигмоидальное ядро
52:14
Следующая секция начнется через 01:48
Пример использования различных ядер
58:47
Следующая секция начнется через 01:48
Ядра в статистике
1:06:46
Следующая секция начнется через 01:48
Kernel Density Estimation (KDE)
1:10:25
Следующая секция начнется через 01:48
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 5. Ядерные методы машинного обучения и непараметрической статистики

00:15
Следующая секция начнется через 01:48
Тема лекции: ядерные методы машинного обучения и непараметрической статистики
01:48
Следующая секция начнется через 01:48
Задача машинного обучения: напоминание
04:40
Следующая секция начнется через 01:48
Линейная задача классификации
19:40
Следующая секция начнется через 01:48
Изменение пространства признаков
24:50
Следующая секция начнется через 01:48
Kernel Trick
31:07
Следующая секция начнется через 01:48
RBF-ядро
36:44
Следующая секция начнется через 01:48
Выборка, линейно разделимая с помощью ядра RBF
39:47
Следующая секция начнется через 01:48
Другие примеры ядер: линейное ядро
44:00
Следующая секция начнется через 01:48
Полиномиальное ядро
50:35
Следующая секция начнется через 01:48
Сигмоидальное ядро
52:14
Следующая секция начнется через 01:48
Пример использования различных ядер
58:47
Следующая секция начнется через 01:48
Ядра в статистике
1:06:46
Следующая секция начнется через 01:48
Kernel Density Estimation (KDE)
1:10:25
Следующая секция начнется через 01:48
Завершение
Свернуть таймкоды