Cornell CS 5787: Applied Machine Learning. Lecture 22. Part 1: Learning Curves

Cornell CS 5787: Applied Machine Learning. Lecture 22. Part 2: Loss Curves

Applied Machine Learning. Lecture 2 - Part 2: Anatomy of Supervised Machine Learning: The Dataset

Важный навык, который люди осваивают слишком ПОЗДНО: кривые обучения в машинном обучении.

Стандартизация и нормализация: четкое объяснение!

Cornell CS 5787: Applied Machine Learning. Lecture 2 - Part 1: A Supervised Machine Learning Problem

Полное руководство по перекрестной проверке

154 - Understanding the training and validation loss curves

Cornell CS 5787: Applied Machine Learning. Lecture 1. Part 2: Three Approaches to Machine Learning

Доступное объяснение ROC и AUC!

Учебник по машинному обучению 11 — Кривая обучения в машинном обучении

Основы ИИ: точность, эпохи, скорость обучения, размер партии и потери

Who's Adam and What's He Optimizing? | Deep Dive into Optimizers for Machine Learning!

Support Vector Machines Part 1 (of 3): Main Ideas!!!

Cornell CS 5787: Applied Machine Learning. Lecture 3. Part 1: Optimization and Calculus

Cornell CS 5787: Applied Machine Learning. Lecture 1. Part 3: About the Course

Machine Learning Tutorial Python - 20: Bias vs Variance In Machine Learning

Оптимизация для глубокого обучения (Momentum, RMSprop, AdaGrad, Adam)

Ensemble learners

All Machine Learning algorithms explained in 17 min

Learning Curves in Machine Learning