Udemy Машинное обучение в Python Machine Learning Data Science

磁力链接/BT种子名称

Udemy Машинное обучение в Python Machine Learning Data Science

磁力链接/BT种子简介

种子哈希：0cd8311d1753ed952976fe5141e2370ae86a0ddf
文件大小： 23.07G
已经下载：514次
下载速度：极快
收录时间：2024-03-15
最近下载：2025-06-02

移花宫入口

移花宫.com邀月.com怜星.com花无缺.comyhgbt.icuyhgbt.top

磁力链接下载

magnet:?xt=urn:btih:0CD8311D1753ED952976FE5141E2370AE86A0DDF
推荐使用PIKPAK网盘下载资源，10TB超大空间，不限制资源，无限次数离线下载，视频在线观看

下载BT种子文件

磁力链接 迅雷下载 PIKPAK在线播放 世界之窗 91视频 含羞草 欲漫涩 逼哩逼哩 成人快手 51品茶 抖阴破解版 极乐禁地 91短视频 TikTok成人版 PornHub 草榴社区 91未成年 乱伦巴士 呦乐园 萝莉岛

最近搜索

文件列表

  • Раздел 7. Seaborn/61. Scatterplots - Графики рассеяния (диаграммы рассеяния) .mp4 338.3 MB
  • Раздел 5. Pandas/48. Решения для проверочных упражнений по Pandas .mp4 337.2 MB
  • Раздел 23. Иерархическая кластеризация данных/211. Иерархическая кластеризация - Пишем код, часть 2 - Scikit-Learn.mp4 336.7 MB
  • Раздел 1. Вводная часть курса/4. Установка Anaconda, Python, Jupyter Notebook .mp4 333.2 MB
  • Раздел 13. Логистическая регрессия/137. Решения для проверочного проекта по логистической регрессии.mp4 324.8 MB
  • Раздел 5. Pandas/43. Input_Output в Pandas - HTML-таблицы .mp4 311.5 MB
  • Раздел 16. Деревья решений (Decision Trees)/161. Код в Python для деревьев решений - Часть 2 - Модель.mp4 293.3 MB
  • Раздел 11. Конструирование признаков (Feature Engineering)/112. Работа с отсутствующими данными (missing data) - Часть 2 - Работа по строкам.mp4 261.3 MB
  • Раздел 8. Большой Проект по Визуализации Данных/77. Разбор решений проекта - Часть 3.mp4 259.7 MB
  • Раздел 13. Логистическая регрессия/135. Мульти-классовая классификация - Логистическая регрессия - Модель.mp4 249.0 MB
  • Раздел 6. Matplotlib/59. Решения для проверочных упражнений по Matplotlib .mp4 242.6 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/93. Внедрение модели и интерпретация коэффициентов.mp4 237.3 MB
  • Раздел 7. Seaborn/73. Решения для проверочных упражнений по Seaborn .mp4 232.7 MB
  • Раздел 19. Проверочный проект по моделям обучения с учителем (Supervised Learning)/181. Разбор решений - Часть 1 - Исследование данных (Exploratory Data Analysis).mp4 232.6 MB
  • Раздел 8. Большой Проект по Визуализации Данных/76. Разбор решений проекта - Часть 2.mp4 230.0 MB
  • Раздел 17. Случайные леса (Random Forests)/168. Классификация данных с помощью RandomForestClassifier - Часть 2.mp4 228.3 MB
  • Раздел 8. Большой Проект по Визуализации Данных/74. Обзор Проекта по Визуализации Данных.mp4 228.1 MB
  • Раздел 11. Конструирование признаков (Feature Engineering)/110. Работа с выбросами (outliers).mp4 226.9 MB
  • Раздел 19. Проверочный проект по моделям обучения с учителем (Supervised Learning)/182. Разбор решений - Часть 2 - Анализ оттока (churn analysis).mp4 224.6 MB
  • Раздел 7. Seaborn/67. Categorical Plots - Распределения по категориям - Код в Python .mp4 219.5 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/106. L1 Регуляризация - Лассо-регрессия - теория и код в Python.mp4 219.1 MB
  • Раздел 19. Проверочный проект по моделям обучения с учителем (Supervised Learning)/183. Разбор решений - Часть 3 - Модели на основе деревьев решений.mp4 218.7 MB
  • Раздел 11. Конструирование признаков (Feature Engineering)/113. Работа с отсутствующими данными (missing data) - Часть 3 - Работа по колонкам.mp4 218.4 MB
  • Раздел 24. DBSCAN - Кластеризация на основе плотности данных/218. Решения для проверочных упражнений по DBSCAN.mp4 217.0 MB
  • Раздел 20. NLP (Natural Language Processing) и Наивный Байесовский Классификатор/193. Решения для проверочных упражнений по классификации текста.mp4 214.7 MB
  • Раздел 5. Pandas/45. Input_Output в Pandas - SQL базы данных .mp4 210.9 MB
  • Раздел 19. Проверочный проект по моделям обучения с учителем (Supervised Learning)/180. Обзор проверочного проекта.mp4 205.5 MB
  • Раздел 5. Pandas/30. Полезные методы - Apply для нескольких колонок .mp4 200.1 MB
  • Раздел 5. Pandas/46. Сводные таблицы в Pandas (pivot tables) .mp4 197.1 MB
  • Раздел 16. Деревья решений (Decision Trees)/160. Код в Python для деревьев решений - Часть 1 - Данные.mp4 192.7 MB
  • Раздел 15. Метод опорных векторов (SVM - Support Vector Machine)/153. Решения для проверочных упражнений по методу опорных векторов.mp4 192.2 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/90. Scikit-Learn - Train Test Split.mp4 190.1 MB
  • Раздел 5. Pandas/41. Методы Pandas для даты и времени .mp4 185.2 MB
  • Раздел 8. Большой Проект по Визуализации Данных/75. Разбор решений проекта - Часть 1.mp4 175.6 MB
  • Раздел 22. Кластеризация К-средних - K-mean Clustering/206. Решения для проверочных упражнений по кластеризации К-средних - Часть 2.mp4 174.8 MB
  • Раздел 12. Кросс-валидация и Проверочный проект по линейной регрессии/122. Решения для проверочного проекта по линейной регрессии.mp4 173.9 MB
  • Раздел 18. Бустинг и Расширяемые леса - Boosted Trees/177. AdaBoost - Код в Python - Модель.mp4 173.5 MB
  • Раздел 5. Pandas/28. Выборка данных по условию (Conditional Filtering) .mp4 169.4 MB
  • Раздел 24. DBSCAN - Кластеризация на основе плотности данных/213. Теория алгоритма DBSCAN.mp4 169.0 MB
  • Раздел 5. Pandas/24. Датафреймы - Часть 1 - Создание датафреймов .mp4 168.8 MB
  • Раздел 5. Pandas/34. Агрегация данных GROUP BY - Часть 1 .mp4 168.4 MB
  • Раздел 5. Pandas/33. Отсутствующие данные (missing data) - Операции в Pandas .mp4 168.1 MB
  • Раздел 25. Метод главных компонент (PCA - Principial Component Analisys)/225. Решения для проверочных упражнений по методу главных компонент.mp4 167.7 MB
  • Раздел 17. Случайные леса (Random Forests)/170. Регрессия с помощью RandomForestRegressor - Часть 2 - Базовые модели.mp4 167.3 MB
  • Раздел 14. Метод К-ближайших соседей (KNN - K Nearest Neihgors)/143. Решения для проверочных упражнений по KNN.mp4 165.0 MB
  • Раздел 22. Кластеризация К-средних - K-mean Clustering/204. Проверочные упражнения по кластеризации К-средних.mp4 164.3 MB
  • Раздел 7. Seaborn/70. Seaborn Grid .mp4 162.8 MB
  • Раздел 5. Pandas/31. Полезные методы - Статистическая информация и сортировка данных .mp4 162.4 MB
  • Раздел 11. Конструирование признаков (Feature Engineering)/114. Работа с категориальными переменными.mp4 159.6 MB
  • Раздел 24. DBSCAN - Кластеризация на основе плотности данных/216. Ключевые гиперпараметры DBSCAN - код в Python.mp4 154.4 MB
  • Раздел 22. Кластеризация К-средних - K-mean Clustering/201. Выбираем количество кластеров К - Пишем код в Python.mp4 153.2 MB
  • Раздел 5. Pandas/35. Агрегация данных GROUP BY - Часть 2 - Мульти-индекс .mp4 152.3 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/105. L2 Регуляризация - Ридж-регрессия - код в Python.mp4 151.7 MB
  • Раздел 22. Кластеризация К-средних - K-mean Clustering/198. Кластеризация К-средних - Пишем код - Часть 1.mp4 151.2 MB
  • Раздел 20. NLP (Natural Language Processing) и Наивный Байесовский Классификатор/186. Наивный Байесовский алгоритм - Часть 2 - сам алгоритм.mp4 149.9 MB
  • Раздел 5. Pandas/26. Датафреймы - Часть 3 - Работа с колонками .mp4 149.9 MB
  • Раздел 7. Seaborn/72. Проверочные упражнения по Seaborn .mp4 148.0 MB
  • Раздел 5. Pandas/27. Датафреймы - Часть 4 - Работа со строками .mp4 145.7 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/107. L1 и L2 Регуляризация - Эластичная сеть Elastic Net.mp4 143.6 MB
  • Раздел 7. Seaborn/65. Categorical Plots - Статистики по категориям - Код в Python .mp4 143.2 MB
  • Раздел 23. Иерархическая кластеризация данных/210. Иерархическая кластеризация - Пишем код, часть 1 - Данные.mp4 142.4 MB
  • Файлы/ML_DS_Slides_Rus.zip 140.8 MB
  • Раздел 6. Matplotlib/54. Subplots - несколько графиков рядом друг с другом .mp4 140.2 MB
  • Раздел 22. Кластеризация К-средних - K-mean Clustering/205. Решения для проверочных упражнений по кластеризации К-средних - Часть 1.mp4 139.5 MB
  • Раздел 22. Кластеризация К-средних - K-mean Clustering/207. Решения для проверочных упражнений по кластеризации К-средних - Часть 3.mp4 138.5 MB
  • Раздел 12. Кросс-валидация и Проверочный проект по линейной регрессии/120. Поиск по сетке - Grid Search.mp4 133.1 MB
  • Раздел 22. Кластеризация К-средних - K-mean Clustering/200. Выбираем количество кластеров К - Теория.mp4 130.1 MB
  • Раздел 25. Метод главных компонент (PCA - Principial Component Analisys)/222. Реализация метода главных компонент вручную.mp4 129.8 MB
  • Раздел 15. Метод опорных векторов (SVM - Support Vector Machine)/151. SVM в Scikit-Learn для задач регрессии.mp4 129.4 MB
  • Раздел 18. Бустинг и Расширяемые леса - Boosted Trees/179. Градиентный бустинг - Пишем код в Python.mp4 129.2 MB
  • Раздел 14. Метод К-ближайших соседей (KNN - K Nearest Neihgors)/140. KNN пишем код в Python - Часть 1.mp4 127.0 MB
  • Раздел 15. Метод опорных векторов (SVM - Support Vector Machine)/150. SVM в Scikit-Learn для задач классификации - Часть 2.mp4 124.2 MB
  • Раздел 5. Pandas/40. Методы Pandas для текста .mp4 124.1 MB
  • Раздел 7. Seaborn/63. Distribution Plots - Часть 2 - Код в Python .mp4 123.8 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/88. Простая линейная регрессия.mp4 123.5 MB
  • Раздел 11. Конструирование признаков (Feature Engineering)/111. Работа с отсутствующими данными (missing data) - Часть 1 - Оценка ситуации.mp4 123.1 MB
  • Раздел 6. Matplotlib/57. Дополнительные материалы по Matplotlib .mp4 119.4 MB
  • Раздел 7. Seaborn/69. Графики сравнения - Код в Python .mp4 119.0 MB
  • Раздел 5. Pandas/29. Полезные методы - Apply для одной колонки .mp4 118.0 MB
  • Раздел 2. Опционально Экспресс-курс по Python/13. Решения для проверочных упражнений по Python .mp4 117.9 MB
  • Раздел 6. Matplotlib/56. Стилизация Matplotlib цвета и стили .mp4 117.5 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/98. Полиномиальная регрессия - выбираем степень полинома.mp4 117.1 MB
  • Раздел 14. Метод К-ближайших соседей (KNN - K Nearest Neihgors)/141. KNN пишем код в Python - Часть 2.mp4 116.4 MB
  • Раздел 4. NumPy/16. Массивы NumPy .mp4 116.3 MB
  • Раздел 18. Бустинг и Расширяемые леса - Boosted Trees/176. AdaBoost - Код в Python - Данные.mp4 114.4 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/92. Графики остатков - Residual Plots.mp4 114.3 MB
  • Раздел 7. Seaborn/71. Матричные графики .mp4 114.2 MB
  • Раздел 22. Кластеризация К-средних - K-mean Clustering/199. Кластеризация К-средних - Пишем код - Часть 2.mp4 112.8 MB
  • Раздел 4. NumPy/20. Решения для проверочных упражнений по NumPy .mp4 112.4 MB
  • Раздел 9. Обзор Машинного Обучения/81. Процесс для обучения с учителем (supervised learning).mp4 111.9 MB
  • Раздел 25. Метод главных компонент (PCA - Principial Component Analisys)/223. Метод главных компонент в Scikit-Learn.mp4 111.6 MB
  • Раздел 13. Логистическая регрессия/128. Логистическая регрессия в Scikit-Learn - Часть 1 - Исследование данных.mp4 110.2 MB
  • Раздел 17. Случайные леса (Random Forests)/172. Регрессия с помощью RandomForestRegressor - Часть 4 - Остальные модели.mp4 108.9 MB
  • Раздел 12. Кросс-валидация и Проверочный проект по линейной регрессии/121. Обзор проверочного проекта по линейной регрессии.mp4 108.8 MB
  • Раздел 15. Метод опорных векторов (SVM - Support Vector Machine)/148. Теория метода опорных векторов - kernel trick и математика (опционально).mp4 108.6 MB
  • Раздел 21. Машинное обучение без учителя - Unsupervised Learning/194. Обзор обучения без учителя - Unsupervised Learning.mp4 107.7 MB
  • Раздел 12. Кросс-валидация и Проверочный проект по линейной регрессии/117. Разбиение Train _ Validation _ Test Split.mp4 107.3 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/91. Scikit-Learn - оценка работы модели.mp4 106.0 MB
  • Раздел 15. Метод опорных векторов (SVM - Support Vector Machine)/152. Проверочные упражнения по методу опорных векторов.mp4 105.4 MB
  • Раздел 13. Логистическая регрессия/133. Логистическая регрессия в Scikit-Learn - Часть 3 - Оценка работы модели.mp4 105.4 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/102. Кросс-валидация - обзор.mp4 104.0 MB
  • Раздел 12. Кросс-валидация и Проверочный проект по линейной регрессии/119. Кросс-валидация - cross_validate.mp4 103.5 MB
  • Раздел 25. Метод главных компонент (PCA - Principial Component Analisys)/224. Проверочные упражнения по методу главных компонент.mp4 102.6 MB
  • Раздел 11. Конструирование признаков (Feature Engineering)/109. Обзор Feature Engineering.mp4 101.6 MB
  • Раздел 22. Кластеризация К-средних - K-mean Clustering/202. Квантование цветов - Теория.mp4 101.0 MB
  • Раздел 18. Бустинг и Расширяемые леса - Boosted Trees/175. AdaBoost - Теория - Как работает адаптивный бустинг.mp4 100.1 MB
  • Раздел 17. Случайные леса (Random Forests)/167. Классификация данных с помощью RandomForestClassifier - Часть 1.mp4 100.1 MB
  • Раздел 14. Метод К-ближайших соседей (KNN - K Nearest Neihgors)/142. Проверочные упражнения по KNN.mp4 99.3 MB
  • Раздел 20. NLP (Natural Language Processing) и Наивный Байесовский Классификатор/185. Наивный Байесовский алгоритм - Часть 1 - Теорема Байеса.mp4 97.8 MB
  • Раздел 20. NLP (Natural Language Processing) и Наивный Байесовский Классификатор/187. Извлечение признаков из текста - Теория.mp4 94.6 MB
  • Раздел 24. DBSCAN - Кластеризация на основе плотности данных/217. Проверочные упражнения по DBSCAN.mp4 94.5 MB
  • Раздел 6. Matplotlib/58. Проверочные упражнения по Matplotlib .mp4 94.2 MB
  • Раздел 12. Кросс-валидация и Проверочный проект по линейной регрессии/118. Кросс-валидация - cross_val_score.mp4 94.0 MB
  • Раздел 5. Pandas/37. Объединение датафреймов - Inner Merge .mp4 93.2 MB
  • Раздел 7. Seaborn/66. Categorical Plots - Распределения по категориям - Типы графиков .mp4 92.8 MB
  • Раздел 13. Логистическая регрессия/134. Мульти-классовая классификация - Логистическая регрессия - Исследование данных.mp4 90.6 MB
  • Раздел 15. Метод опорных векторов (SVM - Support Vector Machine)/146. Теория метода опорных векторов - Гиперплоскости и зазоры (margins).mp4 90.4 MB
  • Раздел 6. Matplotlib/50. Основы Matplotlib .mp4 89.3 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/97. Дилемма смещения-дисперсии (Bias-Variance Trade-Off).mp4 88.8 MB
  • Раздел 5. Pandas/47. Проверочные упражнения по Pandas .mp4 88.6 MB
  • Раздел 5. Pandas/36. Объединение датафреймов - Конкатенация .mp4 88.1 MB
  • Раздел 13. Логистическая регрессия/136. Проверочный проект по логистической регрессии.mp4 87.5 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/85. Наименьшие квадраты.mp4 87.2 MB
  • Раздел 12. Кросс-валидация и Проверочный проект по линейной регрессии/116. Разбиение Train _ Test Split.mp4 87.0 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/101. Масштабирование признаков (feature scaling).mp4 85.9 MB
  • Раздел 23. Иерархическая кластеризация данных/209. Теория и интуиция иерархической кластеризации.mp4 85.8 MB
  • Раздел 17. Случайные леса (Random Forests)/171. Регрессия с помощью RandomForestRegressor - Часть 3 - Полиномиальная модель.mp4 84.1 MB
  • Раздел 20. NLP (Natural Language Processing) и Наивный Байесовский Классификатор/188. Извлечение признаков из текста - Мешок слов - пишем код вручную.mp4 83.0 MB
  • Раздел 5. Pandas/32. Отсутствующие данные (missing data) - Обзор .mp4 81.9 MB
  • Раздел 5. Pandas/25. Датафреймы - Часть 2 - Основные атрибуты .mp4 79.7 MB
  • Раздел 20. NLP (Natural Language Processing) и Наивный Байесовский Классификатор/192. Проверочные упражнения по классификации текста.mp4 79.5 MB
  • Раздел 5. Pandas/42. Input_Output в Pandas - CSV-файлы .mp4 79.2 MB
  • Раздел 1. Вводная часть курса/6. Настройка среды разработки .mp4 79.1 MB
  • Раздел 15. Метод опорных векторов (SVM - Support Vector Machine)/149. SVM в Scikit-Learn для задач классификации - Часть 1.mp4 78.2 MB
  • Раздел 24. DBSCAN - Кластеризация на основе плотности данных/214. Сравниваем DBSCAN и K-Means Clustering.mp4 77.9 MB
  • Раздел 6. Matplotlib/52. Объект Figure - код в Python .mp4 77.8 MB
  • Раздел 16. Деревья решений (Decision Trees)/159. Построение деревьев решений с помощью Gini Impurity - Часть 2.mp4 77.0 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/96. Полиномиальная регрессия - обучение и оценка модели.mp4 76.2 MB
  • Раздел 13. Логистическая регрессия/126. Теория логистической регрессии - Часть 3 - Математика перехода.mp4 75.3 MB
  • Раздел 18. Бустинг и Расширяемые леса - Boosted Trees/178. Градиентный бустинг - Теория.mp4 75.0 MB
  • Файлы/UNZIP_ME_FOR_NOTEBOOKS_ML_RUS_V6.zip 74.7 MB
  • Раздел 22. Кластеризация К-средних - K-mean Clustering/196. Принципы кластеризации данных (без привязки к конкретному алгоритму).mp4 74.6 MB
  • Раздел 16. Деревья решений (Decision Trees)/155. Деревья решений - История.mp4 74.2 MB
  • Раздел 20. NLP (Natural Language Processing) и Наивный Байесовский Классификатор/190. Классификация текста - Часть 1.mp4 74.2 MB
  • Раздел 13. Логистическая регрессия/130. Метрики классификации - Confusion Matrix и Accuracy.mp4 73.2 MB
  • Раздел 17. Случайные леса (Random Forests)/166. Гиперпараметры случайного леса - Bootstrapping и oob_score.mp4 69.5 MB
  • Раздел 22. Кластеризация К-средних - K-mean Clustering/203. Квантование цветов - Пишем код в Python.mp4 69.2 MB
  • Раздел 13. Логистическая регрессия/129. Логистическая регрессия в Scikit-Learn - Часть 2 - Создание и обучение модели.mp4 68.4 MB
  • Раздел 13. Логистическая регрессия/127. Теория логистической регрессии - Часть 4 - Поиск наилучшего графика.mp4 66.9 MB
  • Раздел 17. Случайные леса (Random Forests)/165. Гиперпараметры случайного леса - Количество деревьев и Количество признаков.mp4 66.2 MB
  • Раздел 9. Обзор Машинного Обучения/80. Типы алгоритмов машинного обучения.mp4 66.0 MB
  • Раздел 9. Обзор Машинного Обучения/79. Зачем нужно машинное обучение.mp4 65.5 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/84. Линейная регрессия - История алгоритма.mp4 65.0 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/87. Градиентный спуск (Gradient Descent).mp4 64.0 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/89. Обзор Scikit-Learn.mp4 63.6 MB
  • Раздел 13. Логистическая регрессия/131. Метрики классификации - Precision, Recall и F1-Score.mp4 63.2 MB
  • Раздел 13. Логистическая регрессия/132. Метрики классификации - ROC-кривые.mp4 62.9 MB
  • Раздел 3. Этапы работ по машинному обучению/14. Этапы работ по машинному обучению .mp4 62.1 MB
  • Раздел 20. NLP (Natural Language Processing) и Наивный Байесовский Классификатор/191. Классификация текста - Часть 2.mp4 61.8 MB
  • Раздел 16. Деревья решений (Decision Trees)/158. Построение деревьев решений с помощью Gini Impurity - Часть 1.mp4 60.4 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/95. Полиномиальная регрессия - создание признаков.mp4 59.9 MB
  • Раздел 5. Pandas/23. Series - Часть 2 .mp4 59.1 MB
  • Раздел 6. Matplotlib/55. Стилизация Matplotlib легенды .mp4 59.0 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/108. Обзор данных для проверочного проекта по линейной регрессии.mp4 58.6 MB
  • Раздел 16. Деревья решений (Decision Trees)/157. Деревья решений - метрика Gini Impurity.mp4 58.1 MB
  • Раздел 20. NLP (Natural Language Processing) и Наивный Байесовский Классификатор/189. Извлечение признаков из текста с помощью Scikit-Learn.mp4 57.2 MB
  • Раздел 25. Метод главных компонент (PCA - Principial Component Analisys)/220. Теория метода главных компонент - Часть 1 - История и интуиция.mp4 57.1 MB
  • Раздел 17. Случайные леса (Random Forests)/163. История и мотивация создания случайных лесов.mp4 57.1 MB
  • Раздел 22. Кластеризация К-средних - K-mean Clustering/197. Теория кластеризации К-средних.mp4 56.7 MB
  • Раздел 7. Seaborn/62. Distribution Plots - Часть 1 - Типы графиков .mp4 55.7 MB
  • Раздел 14. Метод К-ближайших соседей (KNN - K Nearest Neihgors)/139. Теория метода К-ближайших соседей.mp4 55.3 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/94. Полиномиальная регрессия - теория.mp4 55.1 MB
  • Раздел 24. DBSCAN - Кластеризация на основе плотности данных/215. Ключевые гиперпараметры DBSCAN - Теория.mp4 53.8 MB
  • Раздел 25. Метод главных компонент (PCA - Principial Component Analisys)/221. Теория метода главных компонент - Часть 2 - Математика.mp4 52.0 MB
  • Раздел 13. Логистическая регрессия/124. Теория логистической регрессии - Часть 1 - Логистическая функция.mp4 51.9 MB
  • Раздел 5. Pandas/22. Series - Часть 1 .mp4 51.6 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/104. L2 Регуляризация - Ридж-регрессия - теория.mp4 51.5 MB
  • Раздел 2. Опционально Экспресс-курс по Python/9. Экспресс-курс по Python - Часть 1 .mp4 51.2 MB
  • Раздел 5. Pandas/39. Объединение датафреймов - Outer Merge .mp4 51.2 MB
  • Раздел 13. Логистическая регрессия/123. Обзор раздела про логистическую регрессию.mp4 50.8 MB
  • Раздел 5. Pandas/38. Объединение датафреймов - Left и Right Merge .mp4 48.6 MB
  • Раздел 4. NumPy/17. Индексация и выбор данных из массивов NumPy .mp4 48.5 MB
  • Раздел 15. Метод опорных векторов (SVM - Support Vector Machine)/145. История метода опорных векторов.mp4 48.5 MB
  • Раздел 6. Matplotlib/53. Объект Figure - параметры .mp4 48.0 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/100. Регуляризация - обзор.mp4 44.8 MB
  • Раздел 18. Бустинг и Расширяемые леса - Boosted Trees/174. История возникновения бустинга.mp4 44.4 MB
  • Раздел 2. Опционально Экспресс-курс по Python/10. Экспресс-курс по Python - Часть 2.mp4 44.1 MB
  • Раздел 17. Случайные леса (Random Forests)/169. Регрессия с помощью RandomForestRegressor - Часть 1 - Обзор данных.mp4 43.0 MB
  • Раздел 9. Обзор Машинного Обучения/78. Обзор раздела.mp4 42.7 MB
  • Раздел 2. Опционально Экспресс-курс по Python/11. Экспресс-курс по Python - Часть 3 .mp4 40.9 MB
  • Раздел 6. Matplotlib/51. Объект Figure - принципы работы .mp4 40.2 MB
  • Раздел 26. Резюме курса/226. Резюме курса.mp4 40.2 MB
  • Раздел 20. NLP (Natural Language Processing) и Наивный Байесовский Классификатор/184. Обзор раздела про NLP и Наивный Байесовский алгоритм.mp4 40.0 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/103. Регуляризация - подготовка.mp4 39.5 MB
  • Раздел 7. Seaborn/60. Обзор раздела про Seaborn .mp4 38.4 MB
  • Раздел 1. Вводная часть курса/2. ОБЗОР КУРСА - НЕ ПРОПУСКАЙТЕ ЭТУ ЛЕКЦИЮ .mp4 38.0 MB
  • Раздел 13. Логистическая регрессия/125. Теория логистической регрессии - Часть 2 - Переход от линейной к логистической.mp4 36.7 MB
  • Раздел 4. NumPy/18. Операции в NumPy .mp4 36.4 MB
  • Раздел 12. Кросс-валидация и Проверочный проект по линейной регрессии/115. Обзор раздела про кросс-валидацию.mp4 36.3 MB
  • Раздел 5. Pandas/44. Input_Output в Pandas - Excel-файлы .mp4 36.1 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/86. Функция стоимости (Cost Function).mp4 35.9 MB
  • Раздел 7. Seaborn/64. Categorical Plots - Статистики по категориям - Типы графиков .mp4 35.9 MB
  • Раздел 7. Seaborn/68. Графики сравнения - Типы графиков .mp4 35.5 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/99. Полиномиальная регрессия - внедрение модели.mp4 34.4 MB
  • Раздел 5. Pandas/21. Обзор раздела про Pandas .mp4 33.7 MB
  • Раздел 15. Метод опорных векторов (SVM - Support Vector Machine)/147. Теория метода опорных векторов - ядра (kernels).mp4 32.7 MB
  • Раздел 6. Matplotlib/49. Обзор раздела про Matplotlib .mp4 31.7 MB
  • Раздел 2. Опционально Экспресс-курс по Python/12. Проверочные упражнения по Python .mp4 30.8 MB
  • Раздел 25. Метод главных компонент (PCA - Principial Component Analisys)/219. Обзор раздела про метод главных компонент.mp4 29.5 MB
  • Раздел 17. Случайные леса (Random Forests)/164. Гиперпараметры случайного леса - Обзор.mp4 27.9 MB
  • Раздел 14. Метод К-ближайших соседей (KNN - K Nearest Neihgors)/138. Обзор раздела про метод К-ближайших соседей.mp4 24.2 MB
  • Раздел 22. Кластеризация К-средних - K-mean Clustering/195. Обзор раздела про кластеризацию К-средних.mp4 20.8 MB
  • Раздел 16. Деревья решений (Decision Trees)/156. Деревья решений - Терминология.mp4 20.7 MB
  • Раздел 4. NumPy/15. Обзор раздела про NumPy .mp4 18.1 MB
  • Раздел 10. Линейная регрессия/83. Обзор раздела про линейную регрессию.mp4 16.7 MB
  • Раздел 15. Метод опорных векторов (SVM - Support Vector Machine)/144. Обзор раздела про метод опорных векторов.mp4 16.6 MB
  • Раздел 18. Бустинг и Расширяемые леса - Boosted Trees/173. Обзор раздела про бустинг.mp4 15.2 MB
  • Раздел 23. Иерархическая кластеризация данных/208. Обзор раздела про иерархическую кластеризацию.mp4 14.1 MB
  • Раздел 17. Случайные леса (Random Forests)/162. Обзор раздела про случайные леса.mp4 13.8 MB
  • Раздел 16. Деревья решений (Decision Trees)/154. Обзор раздела про деревья решений.mp4 12.3 MB
  • Раздел 4. NumPy/19. Проверочные упражнения по NumPy .mp4 12.2 MB
  • Раздел 24. DBSCAN - Кластеризация на основе плотности данных/212. Обзор раздела про кластеризацию DBSCAN.mp4 11.9 MB
  • Раздел 27. Бонусный раздел (Bonus Section)/227. Большое Вам спасибо Пожалуйста оцените этот курс.mp4 10.9 MB
  • Файлы/Введение_в_статистическое_обучение_с_примерами_на_языке_R_2016_Джеймс.djvu 8.0 MB
  • .pad/2096847 2.1 MB
  • .pad/2096335 2.1 MB
  • .pad/2096251 2.1 MB
  • .pad/2096250 2.1 MB
  • .pad/2095428 2.1 MB
  • .pad/2094855 2.1 MB
  • .pad/2092063 2.1 MB
  • .pad/2079191 2.1 MB
  • .pad/2070457 2.1 MB
  • .pad/2068050 2.1 MB
  • .pad/2061850 2.1 MB
  • .pad/2059680 2.1 MB
  • .pad/2044220 2.0 MB
  • .pad/2026188 2.0 MB
  • .pad/2014288 2.0 MB
  • .pad/2013158 2.0 MB
  • .pad/1997672 2.0 MB
  • .pad/1988942 2.0 MB
  • .pad/1967695 2.0 MB
  • .pad/1962891 2.0 MB
  • .pad/1939548 1.9 MB
  • .pad/1933784 1.9 MB
  • .pad/1909456 1.9 MB
  • .pad/1906725 1.9 MB
  • .pad/1897572 1.9 MB
  • .pad/1897445 1.9 MB
  • .pad/1881308 1.9 MB
  • .pad/1859939 1.9 MB
  • .pad/1853703 1.9 MB
  • .pad/1853481 1.9 MB
  • .pad/1837734 1.8 MB
  • .pad/1834730 1.8 MB
  • .pad/1831930 1.8 MB
  • .pad/1812762 1.8 MB
  • .pad/1812408 1.8 MB
  • .pad/1800023 1.8 MB
  • .pad/1799332 1.8 MB
  • .pad/1793088 1.8 MB
  • .pad/1790024 1.8 MB
  • .pad/1784226 1.8 MB
  • .pad/1782040 1.8 MB
  • .pad/1778747 1.8 MB
  • .pad/1778337 1.8 MB
  • .pad/1777364 1.8 MB
  • .pad/1773734 1.8 MB
  • .pad/1761731 1.8 MB
  • .pad/1759462 1.8 MB
  • .pad/1758724 1.8 MB
  • .pad/1755674 1.8 MB
  • .pad/1729978 1.7 MB
  • .pad/1725176 1.7 MB
  • .pad/1723972 1.7 MB
  • .pad/1680437 1.7 MB
  • .pad/1679366 1.7 MB
  • .pad/1674902 1.7 MB
  • .pad/1651204 1.7 MB
  • .pad/1641392 1.6 MB
  • .pad/1631231 1.6 MB
  • .pad/1629323 1.6 MB
  • .pad/1622402 1.6 MB
  • .pad/1620404 1.6 MB
  • .pad/1612198 1.6 MB
  • .pad/1606475 1.6 MB
  • .pad/1599260 1.6 MB
  • .pad/1590110 1.6 MB
  • .pad/1575732 1.6 MB
  • .pad/1557699 1.6 MB
  • .pad/1539199 1.5 MB
  • .pad/1538427 1.5 MB
  • .pad/1537690 1.5 MB
  • .pad/1526891 1.5 MB
  • .pad/1514942 1.5 MB
  • .pad/1483371 1.5 MB
  • .pad/1479289 1.5 MB
  • .pad/1448500 1.4 MB
  • .pad/1432217 1.4 MB
  • .pad/1430242 1.4 MB
  • .pad/1428657 1.4 MB
  • .pad/1412560 1.4 MB
  • .pad/1407768 1.4 MB
  • .pad/1399054 1.4 MB
  • .pad/1393377 1.4 MB
  • .pad/1386866 1.4 MB
  • .pad/1378722 1.4 MB
  • .pad/1375903 1.4 MB
  • .pad/1367278 1.4 MB
  • .pad/1365304 1.4 MB
  • .pad/1360486 1.4 MB
  • .pad/1342147 1.3 MB
  • .pad/1334096 1.3 MB
  • .pad/1331048 1.3 MB
  • .pad/1330756 1.3 MB
  • .pad/1314921 1.3 MB
  • .pad/1314173 1.3 MB
  • .pad/1311411 1.3 MB
  • .pad/1268799 1.3 MB
  • .pad/1258788 1.3 MB
  • .pad/1223943 1.2 MB
  • .pad/1207814 1.2 MB
  • .pad/1185087 1.2 MB
  • .pad/1183794 1.2 MB
  • .pad/1168826 1.2 MB
  • .pad/1151710 1.2 MB
  • .pad/1149286 1.1 MB
  • .pad/1144675 1.1 MB
  • .pad/1141312 1.1 MB
  • .pad/1128627 1.1 MB
  • .pad/1127526 1.1 MB
  • .pad/1117457 1.1 MB
  • .pad/1117258 1.1 MB
  • .pad/1116384 1.1 MB
  • .pad/1107735 1.1 MB
  • .pad/1095612 1.1 MB
  • .pad/1093700 1.1 MB
  • .pad/1091454 1.1 MB
  • .pad/1085355 1.1 MB
  • .pad/1075579 1.1 MB
  • .pad/1074564 1.1 MB
  • .pad/1062440 1.1 MB
  • .pad/1056184 1.1 MB
  • .pad/1047554 1.0 MB
  • .pad/1042734 1.0 MB
  • .pad/1012796 1.0 MB
  • .pad/1010436 1.0 MB
  • .pad/982319 982.3 kB
  • .pad/972345 972.3 kB
  • .pad/961243 961.2 kB
  • .pad/960109 960.1 kB
  • .pad/952297 952.3 kB
  • .pad/948070 948.1 kB
  • .pad/940538 940.5 kB
  • .pad/932416 932.4 kB
  • .pad/909691 909.7 kB
  • .pad/908833 908.8 kB
  • .pad/904747 904.7 kB
  • .pad/898481 898.5 kB
  • .pad/896921 896.9 kB
  • .pad/896692 896.7 kB
  • .pad/895192 895.2 kB
  • .pad/891935 891.9 kB
  • .pad/887256 887.3 kB
  • .pad/885334 885.3 kB
  • .pad/872721 872.7 kB
  • .pad/858220 858.2 kB
  • .pad/841841 841.8 kB
  • .pad/830041 830.0 kB
  • .pad/826805 826.8 kB
  • .pad/805746 805.7 kB
  • .pad/803293 803.3 kB
  • .pad/799643 799.6 kB
  • .pad/794336 794.3 kB
  • .pad/785939 785.9 kB
  • .pad/782615 782.6 kB
  • .pad/758142 758.1 kB
  • .pad/755816 755.8 kB
  • .pad/744444 744.4 kB
  • .pad/740435 740.4 kB
  • .pad/733892 733.9 kB
  • .pad/690515 690.5 kB
  • .pad/679004 679.0 kB
  • .pad/660862 660.9 kB
  • .pad/660758 660.8 kB
  • .pad/657486 657.5 kB
  • .pad/650270 650.3 kB
  • .pad/644364 644.4 kB
  • .pad/641935 641.9 kB
  • .pad/636154 636.2 kB
  • .pad/633810 633.8 kB
  • .pad/625663 625.7 kB
  • .pad/610313 610.3 kB
  • .pad/607212 607.2 kB
  • .pad/581549 581.5 kB
  • .pad/577204 577.2 kB
  • .pad/573580 573.6 kB
  • .pad/550006 550.0 kB
  • .pad/546541 546.5 kB
  • .pad/538985 539.0 kB
  • .pad/532721 532.7 kB
  • .pad/528150 528.1 kB
  • .pad/518500 518.5 kB
  • .pad/510383 510.4 kB
  • .pad/499681 499.7 kB
  • .pad/480805 480.8 kB
  • .pad/469409 469.4 kB
  • .pad/467600 467.6 kB
  • .pad/460009 460.0 kB
  • .pad/452560 452.6 kB
  • .pad/418176 418.2 kB
  • .pad/402544 402.5 kB
  • .pad/399084 399.1 kB
  • .pad/393583 393.6 kB
  • .pad/389674 389.7 kB
  • .pad/376703 376.7 kB
  • .pad/331438 331.4 kB
  • .pad/329539 329.5 kB
  • .pad/316873 316.9 kB
  • .pad/308587 308.6 kB
  • .pad/300701 300.7 kB
  • .pad/279702 279.7 kB
  • .pad/265917 265.9 kB
  • .pad/238426 238.4 kB
  • .pad/234221 234.2 kB
  • .pad/230394 230.4 kB
  • .pad/228273 228.3 kB
  • .pad/227765 227.8 kB
  • .pad/225929 225.9 kB
  • .pad/213881 213.9 kB
  • .pad/211935 211.9 kB
  • .pad/209085 209.1 kB
  • .pad/201928 201.9 kB
  • .pad/198056 198.1 kB
  • .pad/196586 196.6 kB
  • .pad/191652 191.7 kB
  • .pad/189117 189.1 kB
  • .pad/179448 179.4 kB
  • .pad/173455 173.5 kB
  • .pad/162925 162.9 kB
  • .pad/154886 154.9 kB
  • .pad/152549 152.5 kB
  • .pad/146343 146.3 kB
  • .pad/143338 143.3 kB
  • .pad/136401 136.4 kB
  • .pad/123902 123.9 kB
  • .pad/106573 106.6 kB
  • .pad/98820 98.8 kB
  • .pad/78697 78.7 kB
  • .pad/44459 44.5 kB
  • .pad/43994 44.0 kB
  • .pad/17362 17.4 kB
  • .pad/10152 10.2 kB
  • .pad/8265 8.3 kB
  • Файлы/Онлайн-визуализация алгоритма DBSCAN.html 6.5 kB
  • Раздел 1. Вводная часть курса/7. Часто Задаваемые Вопросы.html 5.1 kB
  • Раздел 27. Бонусный раздел (Bonus Section)/228. БОНУС (Bonus Lecture).html 2.3 kB
  • Раздел 9. Обзор Машинного Обучения/82. (ОПЦИОНАЛЬНО) Дополнительная книга для чтения - ISLR.html 1.7 kB
  • Раздел 1. Вводная часть курса/1. Добро пожаловать на курс.html 902 Bytes
  • Раздел 2. Опционально Экспресс-курс по Python/8. Опционально Экспресс_курс по Python.html 901 Bytes
  • Раздел 1. Вводная часть курса/3. Скачиваем слайды для презентаций (ОПЦИОНАЛЬНО).html 817 Bytes
  • Файлы/requirements.yml 305 Bytes

随机展示

相关说明

本站不存储任何资源内容，只收集BT种子元数据(例如文件名和文件大小)和磁力链接(BT种子标识符)，并提供查询服务，是一个完全合法的搜索引擎系统。 网站不提供种子下载服务，用户可以通过第三方链接或磁力链接获取到相关的种子资源。本站也不对BT种子真实性及合法性负责，请用户注意甄别！
>