Тёмный

Лекция. Композиции алгоритмов 

Deep Learning School
Подписаться 37 тыс.
Просмотров 17 тыс.
50% 1

Занятие ведёт Юрий Яровиков.
Серия "Решающие деревья и композиции алгоритмов"
Часть 1. Решающие деревья: • Лекция. Решающие деревья
Часть 2. Композиции алгоритмов: • Лекция. Композиции алг...
Часть 3. Градиентный бустинг: • Лекция. Градиентный бу...
Ссылка на материалы занятия: drive.google.com/file/d/1OKHx...
---
Deep Learning School при ФПМИ МФТИ
Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн-курса по глубокому обучению. Наборы проводятся в августе-сентябре и январе-феврале.
За нашими новостями можно следить здесь:
Наш канал в TG: t.me/deep_learning_school_news
Официальный сайт: dls.samcs.ru/ru/
Официальная группа ВК: dlschool_mipt
Github-репозиторий: github.com/DLSchool/dlschool
Поддержать канал можно на Boosty: boosty.to/deeplearningschool
ФПМИ МФТИ
Официальный сайт: mipt.ru/education/departments...
Магистратура: mipt.ru/education/departments...
Онлайн-магистратура "Современная комбинаторика": omscmipt.ru/
Онлайн-магистратура "Цифровая экономика": digec.online/
Лаборатории ФПМИ: mipt.ru/education/departments...

Опубликовано:

 

26 фев 2021

Поделиться:

Ссылка:

Скачать:

Готовим ссылку...

Добавить в:

Мой плейлист
Посмотреть позже
Комментарии : 12   
@user-pq9yg7oz5l
@user-pq9yg7oz5l 2 года назад
Лучший лектор! Спасибо всем организаторам за курс, вы крутые!
@Fr2elancer
@Fr2elancer Год назад
Просто огонь!!!
@user-zj2yx1xy8b
@user-zj2yx1xy8b 2 года назад
Спасибо!
@user-tm8ow8td6d
@user-tm8ow8td6d 8 месяцев назад
Здесь бы про bias-variance decomposition рассказать. И на математике будет ясно почему оно работает и что с количеством базовых алгоритмов уменьшаются.
@user-ez8ch8dx5e
@user-ez8ch8dx5e 3 года назад
Лес решает!
@user-gu1tc1bf9x
@user-gu1tc1bf9x 2 года назад
Потому что он из решающих деревьев)
@ainz4783
@ainz4783 8 месяцев назад
Лектор имба
@steelrat7678
@steelrat7678 3 года назад
Здравствуйте! А подскажите пожалуйста как генерировать бутстрепные выборки в случае работы с числовыми рядами? Просто брать разные куски ряда? Как можно понять что ты взял кусок достаточной длины в таком случае? Спасибо.
@DeepLearningSchool
@DeepLearningSchool 3 года назад
Здравствуйте! Если у вас есть просто выборка из нескольких чисел и порядок этих чисел не важен, то точно так же, как с любыми множествами: каждый элемент бутстрепной выборки генерируется независимо от остальных из всего множества. Если вы работаете именно с числовыми рядами, то не очень понятно, зачем вам бутстреп там:)
@dan506507
@dan506507 2 года назад
Сильно режет слух после теории игр... кондорсЕ, а не кондОрсе!
@alexanderskusnov5119
@alexanderskusnov5119 Год назад
Не знаю такого слова, но в Париже точно живут французы, а у них правило простое: ударяй в конце, так что ваша логика понятна.
@dan506507
@dan506507 Год назад
@@alexanderskusnov5119 Николя де Кондорсе, это человек. «Парадокс Кондорсе»
Далее
Лекция. Градиентный бустинг
31:02
Лекция. Решающие деревья
31:13
Просмотров 29 тыс.
How To Learn Algorithms? Why? #codonaft
19:22
Просмотров 563 тыс.
Лекция. Transfer Learning
40:55
Просмотров 16 тыс.