Рецензия на лекции первого семестра ШАД: Машинное обучение.
Лекция (ссылка) Хардкор Практичность Актуальность в 2019 Мое мнение о лекции Важные понятия для понимания лекции Количество просмотров Полезные ссылки Основные понятия и примеры прикладных задач 4 10 10 Эта лекция обязательна к просмотру любому ML-щику, тут за 1,5 часа все основные вещи рассказываются. Методы оптимизации, понятие функционала, эмпирический риск 130 995 Текст лекций 1 семестра Презентация Метрические методы классификации 5 6 9 Метрические методы - традиционно самые простые в понимании и имплементации, но совершенно не популярные во фреймворках. Вторую половину смотреть только тем, кто сам пишет модификации метрических алгоритмов. метрика Минковского, расстояние Левенштейна, понятие метрического пространства, понимание функций argmax / sign, линейная алгебра (азы), МНК, ядра функций 39 434 Презентация Логические методы классификации и решающие деревья 7 9 10