Артамонов С.А. - Машинное обучение для решения прикладных задач - 4. Линейные модели ML

00:00 Заставка 00:15 Тема лекции: линейные модели ML 04:32 Линейные модели классификации 20:00 Проблема оптимизации 34:17 SVM (support vectors machine, метод опорных векторов) 59:42 SVM: достоинства и недостатки 01:00:16 Логистическая регрессия 01:04:40 Обучение модели 01:07:02 Алгоритм градиентного спуска 01:13:37 Логистическая регрессия: достоинства и недостатки 01:14:55 Линейные модели регрессии 01:22:11 Матричная запись 01:24:49 Подбор параметров 01:26:38 Scaling 01:30:46 Классификация рукописных цифр 01:32:18 Завершение #learning