Содержание курса
1. Введение
3 урока
472
289
16м
4
Закрытый
1.1
Вероятностные основы
↗
207
119
4м 48с
3
Закрытый
1.2
Задачи оптимизации
↗
135
67
7м 18с
1
Закрытый
1.3
коэффициент корреляции
↗
130
103
5м 0с
0
2. Введение
3 урока
410
348
4м
3
Закрытый
2.1
Основы статистики
↗
138
109
2м 2с
1
Закрытый
2.2
Статистические критерии
↗
141
108
1м 59с
1
Закрытый
2.3
Статистические тесты
↗
131
131
1м 38с
1
3. Регрессия
3 урока
334
265
7м
2
Закрытый
3.1
Линейная регрессия
↗
131
86
3м 59с
1
Закрытый
3.2
Оценка точности модели линейной регрессии
↗
125
101
2м 34с
0
Закрытый
3.3
Резюмирование по регрессии
↗
78
78
2м 30с
1
4. Классификация
5 уроков
431
342
12м
1
Закрытый
4.1
Логистическая регрессия
↗
82
82
0м 2с
0
Закрытый
4.2
Деревья
↗
59
53
1м 37с
0
Закрытый
4.3
Метод ближайших соседей
↗
112
102
1м 23с
0
Закрытый
4.4
Классификация
↗
61
54
0м 30с
1
Закрытый
4.5
Метрики оценки качества моделей классификации
↗
117
51
9м 8с
0
5. Ансамбли
3 урока
167
162
1м
4
Закрытый
5.1
Ансамблирование
↗
57
52
1м 53с
1
Закрытый
5.2
2
↗
56
56
0м 2с
2
Закрытый
5.3
3
↗
54
54
0м 2с
1