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

Lecture 10 (Perceptron and SVM) | Machine Learning CS391L - Spring 2025

Автор: Inderjit Dhillon

Загружено: 2025-02-20

Просмотров: 282

Описание: This lecture is part of the graduate-level machine learning course offered at The University of Texas at Austin. This is Lecture 10 - Perceptron and SVM. In this lecture, we will continue our discussion on classification problems and look at a historically very relevant approach - Perceptron and further look at its improved versions - Support Vector Machines (SVM)

🔗 Resources & Materials:
Course webpage: https://utcs-ml-course.github.io
Course playlist:    • UT Austin Graduate ML Spring 2025  
Lecture Notes: https://utcs-ml-course.github.io/main...
Instructor: Prof. Inderjit Dhillon (https://www.cs.utexas.edu/~inderjit)
Teaching Assistant: Nilesh Gupta (https://nilesh2797.github.io/)
Affiliation: The University of Texas at Austin

#machinelearning #utaustin #classification #supportvectormachine #cs391l #ai #datascience

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Lecture 10 (Perceptron and SVM) | Machine Learning CS391L - Spring 2025

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Lecture 9 (Introduction to Deep Learning) | Machine Learning CS391L - Spring 2025

Lecture 9 (Introduction to Deep Learning) | Machine Learning CS391L - Spring 2025

Support Vector Machines: All you need to know!

Support Vector Machines: All you need to know!

Lecture 20 (LLM Auto Prompting and PEFT) by Prof. Cho-jui Hsieh | Machine Learning CS391L - Sp 2025

Lecture 20 (LLM Auto Prompting and PEFT) by Prof. Cho-jui Hsieh | Machine Learning CS391L - Sp 2025

Lecture 1 (Introduction to Least Squares Regression) | Machine Learning CS391L - Spring 2025

Lecture 1 (Introduction to Least Squares Regression) | Machine Learning CS391L - Spring 2025

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

16. Learning: Support Vector Machines

16. Learning: Support Vector Machines

Lecture 22 (Diffusion Models) by Chitwan Saharia | Machine Learning CS391L - Spring 2025

Lecture 22 (Diffusion Models) by Chitwan Saharia | Machine Learning CS391L - Spring 2025

UT Austin Graduate ML Spring 2025

UT Austin Graduate ML Spring 2025

Lecture 7 (Introduction to Classification) | Machine Learning CS391L - Spring 2025

Lecture 7 (Introduction to Classification) | Machine Learning CS391L - Spring 2025

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Lecture 16 (Optimization) | Machine Learning CS391L - Spring 2025

Lecture 16 (Optimization) | Machine Learning CS391L - Spring 2025

Метод опорных векторов — математика, которую вам следует знать

Метод опорных векторов — математика, которую вам следует знать

Lecture 4 (Regularization in Regression) | Machine Learning CS391L - Spring 2025

Lecture 4 (Regularization in Regression) | Machine Learning CS391L - Spring 2025

Lecture 23 (Intro to RL & Applications to LLMs) by Nived Rajaraman | Machine Learning CS391L - Sp 25

Lecture 23 (Intro to RL & Applications to LLMs) by Nived Rajaraman | Machine Learning CS391L - Sp 25

The Elegant Math Behind Machine Learning

The Elegant Math Behind Machine Learning

20 концепций искусственного интеллекта, объясненных за 40 минут

20 концепций искусственного интеллекта, объясненных за 40 минут

Lecture 17 (Language Modelling I, BoW & RNNs) | Machine Learning CS391L - Spring 2025

Lecture 17 (Language Modelling I, BoW & RNNs) | Machine Learning CS391L - Spring 2025

Учебное пособие по машинному обучению Python - 10: метод опорных векторов (SVM)

Учебное пособие по машинному обучению Python - 10: метод опорных векторов (SVM)

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]