01. Анализ данных. Знакомство с данными и подготовка их к последующему анализу

Анализ данных и машинное обучение

01. Анализ данных. Знакомство с данными и подготовка их к последующему анализу

02. Анализ данных. Построение модели классификации на основе "общих представлений"

03. Анализ данных. Привлечение алгоритмов линейной и полиномиальной регрессии и нейросети

Перцептрон, нейронная сеть. Принцип обучения НС. Графическая интерпретация

Visualize Back Propagation: (6) RProp and iRProp+

Orange: ExampleDistance & MDS

How Deep Neural Networks Work

Recurrent Neural Networks (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM)

Python Machine Learning Tutorial #4 - Saving Models & Plotting Data

MSCI 723 Big Data Analytics Tut5: Cross validation, Hyper-Parameter Tuning and Learning Curves

#MachineLearning@itmozg

Комментарии: