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

Функционалы потерь и метрики регрессии. Простым языком!

Автор: Start Career in DS

Загружено: 2023-04-18

Просмотров: 6581

Описание: 0:00 - О чём видео
0:24 - План видео
00:38 - Зачем нужны функционалы потерь?
01:15 - Простейший функционал потерь (MAE). Как его строить?
03:20 - Как сильнее штрафоваться за большие отклонения? MSE.
04:46 - Сравнение MSE и MAE
05:42 - Более экзотические функционалы потерь и метрики
06:12 - Зачем нужны метрики?
07:26 - R^2: зачем нужен и как считается?
08:38 - MAPE: зачем нужен и как считается?
09:28 - Резюме всего видео. Ещё пара особенностей работы с метриками

Пост про метрики и функционалы потерь регрессии в SCiDS: https://t.me/start_ds/250
Про метрики и функционалы потерь регрессии подробно и с красивой математикой:    • ПЗАД2020. Лекция 9. Функции ошибки в задач...  

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Функционалы потерь и метрики регрессии. Простым языком!

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Линейная регрессия. Что спросят на собеседовании? ч.1

Линейная регрессия. Что спросят на собеседовании? ч.1

Почему математика в ML важнее, чем кажется?

Почему математика в ML важнее, чем кажется?

МЕТРИКИ РЕГРЕССИИ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ | MAE, MSE, RMSE, R2, коэффициент детерминации.

МЕТРИКИ РЕГРЕССИИ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ | MAE, MSE, RMSE, R2, коэффициент детерминации.

Логистическая регрессия, самое простое объяснение!

Логистическая регрессия, самое простое объяснение!

5 тем по линейной алгебре, без которых ты не поймёшь ML

5 тем по линейной алгебре, без которых ты не поймёшь ML

Метрики классификации в ML: как интерпретировать ROC-AUC, Precision-Recall и не запутаться

Метрики классификации в ML: как интерпретировать ROC-AUC, Precision-Recall и не запутаться

Метрики в задачах регрессии. MSE, MAE, MSLE. Машинное обучение

Метрики в задачах регрессии. MSE, MAE, MSLE. Машинное обучение

Топ-5 ошибок при объяснении метрик на собеседованиях по ML

Топ-5 ошибок при объяснении метрик на собеседованиях по ML

Почему L1 регуляризация отбирает признаки? Понятное объяснение

Почему L1 регуляризация отбирает признаки? Понятное объяснение

Валерий Бабушкин - Метрики и функции потерь при дизайне систем машинного обучения

Валерий Бабушкин - Метрики и функции потерь при дизайне систем машинного обучения

Математика в ML: сколько реально нужно знать

Математика в ML: сколько реально нужно знать

Линейная Регрессия для Дата Саентиста

Линейная Регрессия для Дата Саентиста

Как я стала аналитиком данных и потратила на это 0 рублей

Как я стала аналитиком данных и потратила на это 0 рублей

Машинное обучение 1, лекция 2 — линейная регрессия, функции потерь в регрессии

Машинное обучение 1, лекция 2 — линейная регрессия, функции потерь в регрессии

ПЕРЕОБУЧЕНИЕ И НЕДООБУЧЕНИЕ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ | overfitting, underfitting для регрессии

ПЕРЕОБУЧЕНИЕ И НЕДООБУЧЕНИЕ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ | overfitting, underfitting для регрессии

Градиентный спуск. Главный алгоритм машинного обучения

Градиентный спуск. Главный алгоритм машинного обучения

Линейная регрессия. Что внутри sklearn? Зачем градиентный спуск? Что спросят на собеседовании? ч.2

Линейная регрессия. Что внутри sklearn? Зачем градиентный спуск? Что спросят на собеседовании? ч.2

РЕАЛИЗАЦИЯ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ | Линейная регрессия | LinearRegression | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

РЕАЛИЗАЦИЯ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ | Линейная регрессия | LinearRegression | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Градиентный бустинг без формул . Часть 1

Градиентный бустинг без формул . Часть 1

Как Учиться в 10 раз БЫСТРЕЕ и Запоминать НАВСЕГДА!

Как Учиться в 10 раз БЫСТРЕЕ и Запоминать НАВСЕГДА!

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]