Содержание курса
1. Введение
2 урока
94
63
1м
0
Закрытый
1.1
Вступление
↗
58
27
1м 54с
0
Закрытый
1.2
Предварительная обработка данных
↗
36
36
0м 8с
0
2. Обучение с учителем
3 урока
90
65
3м
0
Закрытый
2.1
Обучение на размеченных данных
↗
34
24
1м 43с
0
Закрытый
2.2
Прогнозирование числовых данных
↗
30
22
1м 5с
0
Закрытый
2.3
Прогнозирование категориальных данных
↗
26
19
1м 2с
0
3. Cравнение групп
1 урок
28
26
1м
0
Закрытый
3.1
ANOVA
↗
28
26
1м 25с
0
4. Классификация
3 урока
76
53
11м
0
Закрытый
4.1
Метод ближайших соседей
↗
26
17
4м 25с
0
Закрытый
4.2
Алгоритм решающих деревьев
↗
26
20
1м 6с
0
Закрытый
4.3
Логистическая регрессия
↗
24
16
6м 48с
0
5. Регрессия
3 урока
67
62
5м
0
Закрытый
5.1
41
↗
21
16
5м 32с
0
Закрытый
5.2
Множественная регрессия
↗
23
23
-
0
Закрытый
5.3
Полиномиальная регрессия
↗
23
23
0м 1с
0
6. Кластеризация
2 урока
54
49
3м
0
Закрытый
6.1
Метод k-средних
↗
27
24
1м 43с
0
Закрытый
6.2
Методы объединения кластеров
↗
27
25
2м 3с
0