+/-10 минут. Задача регрессии в машинном обучении

(12:1econd)

Решение задачи регрессии | Глубокое обучение на Python

(13:11)

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

(13:27)

5.1. Задача регрессии

(8:31)

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

(12:26)

Линейная регрессия. Что спросят на собеседовании? ч.1

(14:3)

Что такое линейная регрессия? Душкин объяснит

(7:42)

5.2. План решения задачи регрессии с помощью нейросети

(15:12)

Задача регрессии в ML на пальцах // Демо-занятие курса «Machine Learning»

(1:1:11)

Математика #1 | Корреляция и регрессия

(18:32)

Лекция 5. Примеры решения задач регрессии и классификации

(59:26)

Лекция 2. Методы решения задачи классификации и регрессии

(57:40)

6. Задачи классификации и регрессии. Часть 1

(47:3)

РЕАЛИЗАЦИЯ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ | Линейная регрессия | LinearRegression | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

(36:49)

Boston Housing Dataset | Задача регрессии | Детали метода fit | НЕЙРОННЫЕ СЕТИ 6

(21:50)

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

(9:7)

Нейросетевое прогнозирование в Statistica: задача регрессии

(23:48)

#13. Логистическая регрессия. Вероятностный взгляд на машинное обучение | Машинное обучение

(11:8)

AIML-4-3-6 Задача регрессии для калибровки манипулятора

(21:3)