Эконометрика. Курс лекций. Часть 1 |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-10-21 11:31 Лектор: Домашова Дженни Владимировна — кандидат экономических наук, доцент кафедры финансового мониторинга Института финансовых технологий и экономической безопасности НИЯУ МИФИ. Темы лекций. 1. Вводная лекция. 2. Парная регрессия. 3. Оценка качества регрессионной модели. 4. Мультиколлинеарность. 5. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК). 6. Автокоррелированность остатков. 7. Линейные регрессионные модели с переменной структурой. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|