#7. Функции потерь в задачах линейной бинарной классификации | Машинное обучение

(10:3)

Ландшафт функции потерь

(8:24)

9.2. Функция потерь для классификации

(19:30)

Лекция 2.2: LogLoss.

(9:8)

Функционалы потерь и метрики регрессии. Простым языком!

(10:34)

Логистическая функция потерь и кросс-энтропия

(7:31)

Функционал потерь. МАЕ/MSE. Скорость обучения(learning rate). Линейная регрессия на python. #python

(30:17)

Метод стохастического градиента. Эвристики. Вероятностные функции потерь. Логистическая регрессия

(1:37:11)

Логистическая регрессия, самое простое объяснение!

(12:25)

Необычные свойства функции потерь в глубинном обучении. Дмитрий Ветров, НИУ ВШЭ. 1 часть

(1:36:37)

Функции потерь. Семинары по глубокому обучению. 20 августа

(1:9:54)

Функционал потерь. МАЕ/MSE. Скорость обучения(learning rate). Линейная регрессия на python. #python

(30:19)

Нелинейная регрессия. Обобщенная линейная модель. Неквадратичные функции потерь. SVM-регрессия

(1:30:37)

Основы машинного обучения, лекция 7 — функции потерь в регрессии, линейная классификация

(1:7:10)

Некоторые способы построения целевой функции

(37:46)

Нейронные сети в Java. Функция потерь / Cost Function. Часть 1.

(10:13)

Функция потерь.Линейная регрессия. Математика машинного обучения/Анализ данных/Data Science #maths

(41:44)