ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Статистическое обучение: 6.7 Лассо

Автор: Stanford Online

Загружено: 2022-10-07

Просмотров: 14334

Описание: Статистическое обучение, включая глубокое обучение, анализ выживаемости и множественное тестирование

Тревор Хейсти, профессор статистики и биомедицинских данных Стэнфордского университета - https://statistics.stanford.edu/peopl...

Роберт Тибширани, профессор статистики и биомедицинских данных Стэнфордского университета - https://statistics.stanford.edu/peopl...

Джонатан Тейлор, профессор статистики Стэнфордского университета - https://statistics.stanford.edu/peopl...

Вы можете пройти онлайн-курс по статистическому обучению на платформе EdX, выбрав проверенный вариант и получив сертификат о его прохождении. Вы можете пройти курс на языке R (https://www.edx.org/course/statistica) или Python (https://www.edx.org/learn/data-analys....

Для получения дополнительной информации о курсах по статистике вы можете ознакомиться с нашим онлайн-каталогом Стэнфордского университета: https://stanford.io/3QHRi72

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Статистическое обучение: 6.7 Лассо

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Statistical Learning: 6.8 Tuning parameter selection

Statistical Learning: 6.8 Tuning parameter selection

Статистическое обучение: 6.10 Главные компоненты регрессии и метод наименьших квадратов

Статистическое обучение: 6.10 Главные компоненты регрессии и метод наименьших квадратов

Statistical Learning: 5.1 Cross Validation

Statistical Learning: 5.1 Cross Validation

String Theory in 2037 | Brian Greene & Edward Witten

String Theory in 2037 | Brian Greene & Edward Witten

Статистическое обучение: 3.1 Простая линейная регрессия

Статистическое обучение: 3.1 Простая линейная регрессия

Статистическое обучение: 6.1 Введение и выбор наилучшего подмножества

Статистическое обучение: 6.1 Введение и выбор наилучшего подмножества

Robust, Interpretable Statistical Models: Sparse Regression with the LASSO

Robust, Interpretable Statistical Models: Sparse Regression with the LASSO

Complete Statistical Theory of Learning (Vladimir Vapnik) | MIT Deep Learning Series

Complete Statistical Theory of Learning (Vladimir Vapnik) | MIT Deep Learning Series

Statistical Learning: 7.3 Smoothing Splines

Statistical Learning: 7.3 Smoothing Splines

Statistical Learning: 8.1 Tree based methods

Statistical Learning: 8.1 Tree based methods

Interview with Rob Tibshirani on the Lasso

Interview with Rob Tibshirani on the Lasso

Ridge vs Lasso Regression, Visualized!!!

Ridge vs Lasso Regression, Visualized!!!

Статистическое обучение: 2.1 Введение в регрессионные модели

Статистическое обучение: 2.1 Введение в регрессионные модели

Statistical Learning: 12.1 Principal Components

Statistical Learning: 12.1 Principal Components

Regularization Part 1: Ridge (L2) Regression

Regularization Part 1: Ridge (L2) Regression

Статистическое обучение: 4.7 Гауссовский дискриминантный анализ (многие переменные)

Статистическое обучение: 4.7 Гауссовский дискриминантный анализ (многие переменные)

Statistical Learning: 10.1 Introduction to Neural Networks

Statistical Learning: 10.1 Introduction to Neural Networks

Статистическое обучение: 5.4. Бутстрап

Статистическое обучение: 5.4. Бутстрап

All Machine Learning algorithms explained in 17 min

All Machine Learning algorithms explained in 17 min

13.3.1 L1-regularized Logistic Regression as Embedded Feature Selection (L13: Feature Selection)

13.3.1 L1-regularized Logistic Regression as Embedded Feature Selection (L13: Feature Selection)

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]