[Karpov.courses] Machine Learning для начинающих (2023)

磁力链接/BT种子名称

[Karpov.courses] Machine Learning для начинающих (2023)

磁力链接/BT种子简介

种子哈希：2bab2ea79a752fe3473ea18e685c2fdcc3f8a9e1
文件大小： 21.01G
已经下载：10486次
下载速度：极快
收录时间：2023-12-19
最近下载：2025-09-25

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:2BAB2EA79A752FE3473EA18E685C2FDCC3F8A9E1
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 抖音Max TikTok成人版 PornHub 听泉鉴鲍 少女日记 草榴社区 哆哔涩漫 呦乐园 萝莉岛 悠悠禁区 拔萝卜 疯马秀

最近搜索

文件列表

  • 7 часть/6. Машинное обучение ещё раз повторяем, что может встретиться на собеседовании.mkv 407.8 MB
  • 3 Часть/14.3 Практика. Задача сегментации клиентов.mkv 343.3 MB
  • 4 Часть/1. Семинар.mkv 328.0 MB
  • 4 Часть/5.1 Популярные архитектуры сверточных нейронных сетей. Перенос знаний.mkv 317.7 MB
  • 3 Часть/19.4 Практика.mkv 317.1 MB
  • 6 Часть/6/3.3 Односвязный и двусвязный список, задача на разворот односвязного списка.mkv 293.1 MB
  • 6 Часть/6/3.2 Задача контейнер с водой.mkv 285.7 MB
  • 2 Часть/1.4 Практика.mkv 276.9 MB
  • 7 часть/5 3 Разделяй и властвуй.mkv 276.8 MB
  • 3 Часть/10.4 Практика. Линейная бинарная классификация в python.mkv 272.2 MB
  • 7 часть/5 2 Динамическое программирование.mkv 226.8 MB
  • 3 Часть/9.3 Построение модели.mp4 219.3 MB
  • 4 Часть/9.4 Практика.mkv 215.4 MB
  • 1 Часть/1 Модуль/4 Вводный вебинар.mp4 211.6 MB
  • 6 Часть/6/3.4 Граничные условия, задача на подсвет букв подряд.mkv 206.0 MB
  • 4 Часть/2.3 Высокоуровневое API для обучения нейросети. Семинар.mkv 205.5 MB
  • 2 Часть/5.3 Кросс валидация, реальный практический пример.mkv 197.5 MB
  • 2 Часть/4 Разбор ДЗ 4 урока.mp4 197.0 MB
  • 3 Часть/7.4 Метод фильтрации.mkv 195.1 MB
  • 2 Часть/1 дз taxi_dataset.csv 190.8 MB
  • 2 Часть/5.2 Практика Переобучение и недообучение.mkv 190.1 MB
  • 3 Часть/20.4 Практика.mkv 185.5 MB
  • 4 Часть/10.2 Bert.mkv 184.6 MB
  • 6 Часть/6/2.1 Сложность алгоритмов и “O” нотация.mkv 177.9 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/10.2 ORM, SQLAlchemy_2.mkv 177.8 MB
  • 2 Часть/5 initial_data.csv 173.6 MB
  • 2 Часть/2 ДЗ taxi_dataset_with_predictions.csv 168.6 MB
  • 3 Часть/24 Машинное обучение классические задачи и алгоритмы II.mkv 166.6 MB
  • 3 Часть/8.2 Работа с выбросами Advanced счетчики.mkv 165.7 MB
  • 4 Часть/4.1 Регуляризация и нормализация нейронных сетей. Batch нормализация.mkv 162.9 MB
  • 3 Часть/17.4 Практика.mkv 162.4 MB
  • 3 Часть/22.4 Практика построение модели рекомендательной системы.mkv 154.5 MB
  • 4 Часть/10.1 Трансформер своими руками.mkv 153.0 MB
  • 4 Часть/7.3 Автоэнкодеры на практике.mkv 153.0 MB
  • 6 Часть/6/4 5 Кучи и сортировка кучей.mkv 148.2 MB
  • 6 Часть/6/2.5 Правила 2 2.mkv 145.6 MB
  • 7 часть/9 Трудоустройство- первые шаги.mkv 145.1 MB
  • 3 Часть/6.1 Проблема переобучения в МО.mkv 144.8 MB
  • 4 Часть/8.1 Векторные представления текстов. Лекция.mkv 144.1 MB
  • 4 Часть/4.3 Практика.mkv 140.1 MB
  • 4 Часть/8.2 Векторные представления текстов. Семинар.mkv 137.3 MB
  • 6 Часть/6/4 2 Обход в ширину и глубину.mkv 136.9 MB
  • 4 Часть/6.3 Детекция объектов.mkv 136.3 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/10.1. FastAPI и SQLAlchemy.mkv 135.4 MB
  • 7 часть/5 1 Общий подход к рекурсии.mkv 133.2 MB
  • 3 Часть/7.3 Метод обёртки.mkv 128.5 MB
  • 3 Часть/23.1 Общие вопросы.mkv 126.1 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/1.2 Типы данных_2.mkv 125.4 MB
  • 3 Часть/9.1 Обработка вещественных признаков.mp4 124.6 MB
  • 4 Часть/4.2 Нормализация входных данных. Инициализация параметров. Аугментация данных.mkv 121.6 MB
  • 3 Часть/8.1 Работа с пропущенными значениями.mkv 121.2 MB
  • 2 Часть/4.4 Настройка параметров графика в matplotlib.mkv 120.3 MB
  • 6 Часть/6/4 3 Компонента связности.mkv 117.2 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/8.6 Стратегии ветвления при разработке. Работа с удаленными провайдерами.mkv 113.7 MB
  • 3 Часть/7.1 EDA.mkv 113.0 MB
  • 4 Часть/3.2 Сверточные нейронные сети. Семинар.mkv 112.9 MB
  • 6 Часть/6/1 Что обычно спрашивают на собеседованиях.mkv 112.3 MB
  • 3 Часть/18.2 Практика. Предобработка и трансформация данных.mkv 111.8 MB
  • 2 Часть/4.5 Изображение градиентного спуска в matplotlib.mkv 111.3 MB
  • 3 Часть/18.3 Практика. Обучение модели Decision tree.mkv 111.3 MB
  • 3 Часть/20.2 Градиентный бустинг.mkv 110.5 MB
  • 5 часть/2 5 Применение ЦПТ.mkv 109.6 MB
  • 3 Часть/21.4 Практика.mkv 106.9 MB
  • 3 Часть/15.4 Практика.mkv 104.2 MB
  • 3 Часть/28 Разбор ДЗ 4 урока.mkv 103.3 MB
  • 5 часть/1 4 Введение в статистику.mkv 102.8 MB
  • 4 Часть/7.4 Распознавание лиц на практике.mkv 102.6 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/11.2 Устройство Аirflow.mkv 102.4 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/6.3 Объединение таблиц JOIN_2.mkv 102.2 MB
  • 3 Часть/9.5 Сегментация данных.mp4 100.6 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/5.1 Чтение файлов и обзор данных.mkv 100.2 MB
  • 3 Часть/16.4 Практика. Гауссовское ядро.mkv 99.9 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/9.1 Запрос на сервер.mkv 99.4 MB
  • 3 Часть/16.2 Практика. Сравнение линейной регрессии и метода KNN.mkv 99.0 MB
  • 4 Часть/10.3 GPT.mkv 98.2 MB
  • 2 Часть/5.1 Обобщающая способность, метод отложенной выборки и кросс валидация.mkv 98.1 MB
  • 6 Часть/6/2.2 Примеры оценки сложности алгоритмов.mkv 97.4 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/11.4 Python operator.mkv 96.7 MB
  • 3 Часть/12.3 Калибровочная кривая модели.mkv 96.2 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/9.4 Практика написания запросов. Метод post. Подключение к базе данных. Валидация.mkv 94.7 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/5.4 Series и Index.mkv 94.1 MB
  • 3 Часть/11.1 Метрики бинарной классификации. Теория.mkv 92.7 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/8.1 Введение в git_2.mkv 92.5 MB
  • 4 Часть/6.4 Практика по детекции.mkv 92.4 MB
  • 3 Часть/13.1 Метод опорных векторов SVM_2.mkv 90.2 MB
  • 3 Часть/10.3 Ликбез 1. Метод верхней оценки.mkv 89.6 MB
  • 6 Часть/6/2.3 Правила 1 2.mkv 89.4 MB
  • 3 Часть/22.2 Коллаборативная фильтрация.mkv 88.1 MB
  • 5 часть/8. АA эксперименты и валидация методики экспериментирования.mkv 87.6 MB
  • 3 Часть/10.1 Бинарная классификация, разделяющая гиперплоскость.mkv 87.6 MB
  • 3 Часть/8.4 Лемматизация и стемминг.mkv 87.6 MB
  • 2 Часть/5 processed_data.csv 87.6 MB
  • 4 Часть/9.3 Трансформер.mkv 86.8 MB
  • 3 Часть/13.3 Практика.mkv 86.3 MB
  • 4 Часть/9.1 Реккурентные нейронные сети (RNN) и их модификации.mkv 85.9 MB
  • 2 Часть/3.2 Экстремумы и производная функции.mkv 85.5 MB
  • 3 Часть/14.1 Методы one vs all и one vs one.mkv 85.1 MB
  • 4 Часть/1. Введение. Полносвязные слои. Функции активации.mkv 84.5 MB
  • 7 часть/7. Собеседования по теории вероятностей и статистике.mkv 84.3 MB
  • 3 Часть/11.2 Метрики бинарной классификации. Практика.mkv 84.3 MB
  • 6 Часть/6/2.4 Амортизированная сложность.mkv 83.5 MB
  • 5 часть/2 2 Построение доверительных интервалов.mp4 83.0 MB
  • 3 Часть/6.4 Практика №1. Регуляризация.mkv 81.4 MB
  • 3 Часть/6.2 Регуляризация и масштабирование признаков.mkv 80.0 MB
  • 5 часть/4 Проверка гипотез, параметрические статистические критерии.mkv 79.5 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/8.7 Взаимоотношение между remotes. Загрузка репозитория на удаленный сервер.mkv 79.4 MB
  • 3 Часть/18.1 Решающие деревья и проблема переобучения.mkv 79.2 MB
  • 2 Часть/4.3 Линейная регрессия Подбор параметров η и ξ.mkv 79.2 MB
  • 6 Часть/6/4 4 Деревья основные определения.mkv 78.5 MB
  • 4 Часть/3.1 Сверточные нейронные сети. Лекция.mkv 77.6 MB
  • 3 Часть/9.2 Обработка категориальных признаков.mp4 77.2 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/8.3 Возможности git diff Ветвление. Использование тэгов.mkv 77.2 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/6.2 Основные SQL запросы Получение, аггрегация и сортировка данных.mkv 76.3 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/8.2 Ветки и теги_2.mkv 76.0 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/0.1 Python в машинном обучении.mkv 75.0 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/2.3 Call stack и ошибки в python_2.mkv 75.0 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/12.5 Разделение кода на модули.mkv 74.8 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/9.2 Ответ сервера API.mkv 74.6 MB
  • 3 Часть/12.2 PR кривая AUC PR. Практика построения ROC кривых и PR кривых.mkv 74.2 MB
  • 4 Часть/6.1 Сегментация объектов.mkv 74.2 MB
  • 3 Часть/17.1 Введение в решающие деревья.mkv 74.1 MB
  • 2 Часть/4.1 Введение в градиентный спуск Минимизация функции с одной переменной.mkv 73.8 MB
  • 2 Часть/4.2 Минимизация функции с несколькими переменными.mkv 73.6 MB
  • 3 Часть/6.6 Практика №2. Мультиколлинеарность.mkv 72.9 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/3.1 Библиотеки.mkv 71.0 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/5.2 Фильтрация данных, логические операторы.mkv 70.9 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/3.5 Установка сторонних пакетов_2.mkv 69.5 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/9.3 Практика написания запросов. Метод get.mkv 68.9 MB
  • 3 Часть/20.3 Bias-variance tradeoff.mkv 67.9 MB
  • 3 Часть/12.1 ROC кривая AUC ROC.mkv 67.3 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/6.4 SQL в Python_2.mkv 66.5 MB
  • 6 Часть/6/2.6 Нетривиальные задачи. Примеры.mkv 66.3 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/5.5 Группировка данных.mkv 66.2 MB
  • 2 Часть/3.1 Линейные модели в МО.mkv 66.2 MB
  • 6 Часть/6/4 1 Основные определения графов.mkv 65.5 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/7.1 Классы, объекты и методы_2.mkv 65.3 MB
  • 5 часть/1 2 Введение в теорию вероятностей.mkv 65.3 MB
  • 4 Часть/2.4 Обучение первой нейросети в PyTorch. Семинар.mkv 65.0 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/5.6 Работа с датами и временем.mkv 64.8 MB
  • 5 часть/9. Ошибки при проведении AB тестов.mkv 64.2 MB
  • 3 Часть/8.3 Выделение признаков из текста. Подход TF IDF.mkv 64.1 MB
  • 3 Часть/23.2 Вопросы о линейных моделях.mkv 63.9 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/7.3 Принципы ООП. Часть 2.mkv 63.8 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/7.2 Принципы ООП Часть 1.mkv 61.7 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/8.5 Конфликт слияния веток.mkv 61.4 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/8.4 Слияние веток.mkv 61.4 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/11.3 Запуск и веб интерфейс.mkv 61.0 MB
  • 4 Часть/7.1 Автоэнкодеры.mkv 60.9 MB
  • 5 часть/6. Метод максимума правдоподобия и ядерная оценка плотности.mkv 60.8 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/3.6 Виртуальное окружение_2.mkv 60.6 MB
  • 5 часть/11. Невозможность проведения АВ тестов.mkv 60.4 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/4.4 Знакомство с Jupyter. Магические команды.mkv 60.1 MB
  • 2 Часть/3.7 Линейная регрессия в Python. Практика.mkv 59.9 MB
  • 5 часть/2 4 Центральная предельная теорема ЦПТ.mkv 59.8 MB
  • 7 часть/8. Собеседования по АВ тестированию.mkv 59.6 MB
  • 4 Часть/6.2 Практика по сегментации.mkv 58.4 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/2.7 Срезы. Продвинутая работа со строкам.mkv 57.4 MB
  • 2 Часть/1.3 Компоненты классической ML-задачи.mkv 57.2 MB
  • 3 Часть/22.1 Контентная рекомендация.mkv 55.6 MB
  • 3 Часть/17.2 Критерии качества и информативности.mkv 55.4 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/9.6 Статус коды.mkv 55.4 MB
  • 3 Часть/15.3 T-SNE.mkv 55.2 MB
  • 3 Часть/16.3 Гиперпараметры p и h. Перевзвешивание соседей.mkv 54.9 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/12.2 Переменные окружения.mkv 54.7 MB
  • 5 часть/2 3 Виды распределений случайных величин.mkv 54.5 MB
  • 3 Часть/21.3 DBSCAN.mkv 54.4 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/1.4 Условный оператор If_2.mkv 54.3 MB
  • 5 часть/2 1 Для чего нужны доверительные интервалы.mkv 53.0 MB
  • 3 Часть/13.2 Линейная неразделимость - регуляризация в бинарной классификации.mkv 52.9 MB
  • 4 Часть/7.2 Идентификация лиц.mkv 52.6 MB
  • 3 Часть/10.2 Как строить разделяющую гиперплоскость.mkv 51.1 MB
  • 2 Часть/1.1 Задачи машинного обучения.mkv 51.0 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/2.1 Функции в python.mkv 51.0 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/2.2 Аргументы функции_2.mkv 50.6 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/5.3 Функции фильтры.mkv 50.5 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/4.3 Знакомство с Jupyter. Горячие клавиши.mkv 50.2 MB
  • 3 Часть/15.1 Понижение размерности. Постановка задачи.mkv 49.7 MB
  • 3 Часть/19.1 Композиции алгоритмов, бэггинг.mkv 49.4 MB
  • 5 часть/5. Непараметрические статистические критерии.mkv 49.2 MB
  • 3 Часть/16.1 Метод K ближайших соседей.mkv 48.0 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/1.1 Переменные.mkv 48.0 MB
  • 5 часть/1 3 Условная вероятность Формула Байеса.mkv 47.2 MB
  • 5 часть/7. Дизайн AB эксперимента.mkv 46.8 MB
  • 3 Часть/15.2 Метод главных компонент.mkv 45.7 MB
  • 4 Часть/2.2 Обучение нейронных сетей. Лекция.mkv 45.2 MB
  • 2 Часть/5 ks.csv 44.7 MB
  • 2 Часть/1/ks.csv 44.7 MB
  • 4 Часть/6 Seminar_6_Intro_to_DL.ipynb 44.3 MB
  • 3 Часть/6.5 Мультиколлинеарность.mkv 44.0 MB
  • 2 Часть/1.2 Основные виды машинного обучения.mkv 43.9 MB
  • 6 Часть/6/3.1 Массивы и указатели.mkv 43.6 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/12.1 Шаблон приложения.mkv 42.6 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/1.3 Циклы.mkv 42.2 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/1.3 Циклы_2.mkv 42.2 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/5.7 Визуализация.mkv 42.2 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/11.5 Передача информации.mkv 42.1 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/11.7 Лучшие практики.mkv 41.6 MB
  • 2 Часть/3.5 Работа с массивами в Numpy.mkv 41.5 MB
  • 3 Часть/20.1 Бустинг.mkv 40.7 MB
  • 3 Часть/6.3 Ликбез №1 Условный экстремум и регуляризация.mkv 40.3 MB
  • 2 Часть/2.6 Практика.mkv 39.9 MB
  • 5 часть/10.1 Уменьшение дисперсии. Поправка Cuped.mkv 36.2 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/2.5 Модель памяти в python.mkv 35.3 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/9.5 Подводные камни валидации. Валидация в FastAPI.mkv 35.1 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/4.7 Pandas.mkv 35.0 MB
  • 5 часть/2 6 Доверительный интервал для доли.mkv 34.5 MB
  • 5 часть/1 5 Дискретные распределения.mkv 34.3 MB
  • 3 Часть/19.3 Стекинг.mkv 33.4 MB
  • 5 часть/3. Статистики распределений, взаимосвязь случайных величин.mkv 33.1 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/4.8 Matplotlib.mkv 33.1 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/5.8 Сохранение данных.mkv 32.8 MB
  • 5 часть/10.2 Сравнение изменений числа кликов и CTR.mkv 32.4 MB
  • 4 Часть/0 Kaggle- инструкция.mkv 32.1 MB
  • 3 Часть/14.2 Метрики качества.mkv 31.1 MB
  • 2 Часть/5 x.csv 31.1 MB
  • 3 Часть/21.1 Введение.mkv 30.5 MB
  • 3 Часть/22.3 Оценка качества и валидация рекомендательных систем.mkv 29.9 MB
  • 3 Часть/14.2 Метрики качества.mp4 29.5 MB
  • 4 Часть/2.1 Градиентный спуск и методы оптимизации. Лекция.mkv 29.4 MB
  • 2 Часть/3.4 Ликбез №3 Матрицы.mkv 29.2 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/12.4 Вынесение настроек в конфиг.mkv 29.1 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/0.2 Пример- Python для анализа изображений.mkv 28.8 MB
  • 2 Часть/3.6 Линейная регрессия OLS Матричная форма.mkv 28.7 MB
  • 5 часть/1 1 Статистика в ML.mkv 28.2 MB
  • 2 Часть/2.4 Функционал качества и метрика.mkv 28.1 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/12.3 Проблема SQL инъекций.mkv 28.0 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/4.5 Знакомство с Jupyter. Kernel.mkv 27.7 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/2.6 Изменяемые и неизменяемые типы данных.mkv 27.2 MB
  • 4 Часть/8 IMDB Dataset.csv 27.0 MB
  • 2 Часть/2.5 Король и королева регрессии MSE и MAE.mkv 26.9 MB
  • 3 Часть/7.2 Встроенные методы.mp4 26.1 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/12.6 Идемпотентность.mkv 26.0 MB
  • 2 Часть/2.2 Понятие функции и функциональной зависимости.mkv 25.8 MB
  • 2 Часть/3.3 Линейная регрессия OLS.mkv 25.8 MB
  • 3 Часть/17.3 Критерии останова и жадный алгоритм.mkv 25.3 MB
  • 4 Часть/9 anek.txt 24.9 MB
  • 3 Часть/19.2 Random forest.mkv 24.6 MB
  • 3 Часть/21.2 K-means.mkv 22.8 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/2.4 Ссылочная модель данных.mkv 22.6 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/11.6 Connections.mkv 22.4 MB
  • 3 Часть/9.4 Анализ выбросов.mp4 21.7 MB
  • 2 Часть/2.1 Оценка качества модели.mkv 21.5 MB
  • 2 Часть/2.3 Функция потерь Loss function.mkv 21.2 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/3.2 Windows 10 Установка Anaconda.mkv 20.7 MB
  • 3 Часть/8 ks_crashed.csv 20.3 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/6.1 Базы данных и СУБД.mkv 19.4 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/3.3 Linux Установка Anaconda.mkv 18.8 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/11.1 Введение_2.mkv 18.5 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/4.2 Знакомство с Jupyter. Ячейки.mkv 18.1 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/4.6 Numpy.mkv 17.4 MB
  • 2 Часть/3 Lecture_3_LR .pdf 16.9 MB
  • 4 Часть/1 Lecture 1 Intro to DL.pptx 15.4 MB
  • 5 часть/2slides_2.pdf 14.9 MB
  • 7 часть/8 M5_Л8.pdf 13.8 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/3.0 Интро.mkv 12.7 MB
  • 4 Часть/3 Lecture 3 Intro to DL.pdf 12.2 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/3.4 MacOS Установка Anaconda.mkv 11.3 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/3.7 Итоги.mkv 11.2 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/1_урок__Основы_программирования_Python.pdf 10.3 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/4.1 Введение.mkv 10.3 MB
  • 4 Часть/8 Lecture_8_Intro_to_DL.pdf 10.1 MB
  • 5 часть/8 slides_8.pdf 9.7 MB
  • 4 Часть/6 картинки.zip 9.3 MB
  • 7 часть/9 Гайд для ML.pdf 9.2 MB
  • 5 часть/9 slides_9.pdf 8.7 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/4.9 Заключение.mkv 7.8 MB
  • 4 Часть/9 Конспект__9_урок__LSTM._Трансформер._механизм_внимания.pdf 7.8 MB
  • 4 Часть/7 Конспект__7_урок__.pdf 7.5 MB
  • 7 часть/9 Start ML_подготовка к собеседованию.pdf 6.8 MB
  • 4 Часть/2 Lecture 2 Intro to DL.pdf 6.7 MB
  • 4 Часть/5 Seminar_5_Intro_to_DL.ipynb 6.5 MB
  • 5 часть/8_Конспект__8_урок__АА-эксперименты_и_валидация_методики_экспериментирования.pdf 6.2 MB
  • 6 Часть/6/3 М5 Л3.pdf 6.1 MB
  • 4 Часть/6 Конспект__6_урок__Детекция_объектов.pdf 6.0 MB
  • 5 часть/4 slides_4.pdf 5.9 MB
  • 5 часть/3 slides_3.pdf 5.7 MB
  • 5 часть/10_Конспект__10__ Увеличение чувствительности_А_В тестов____.pdf 5.7 MB
  • 2 Часть/2 Lecture_2_Metrics (2).pdf 5.4 MB
  • 3 Часть/9 Конспект__9_урок__Housing_market_практика.pdf 5.0 MB
  • 3 Часть/10 banking.csv 4.9 MB
  • 3 Часть/10 Конспект__10_урок__Линейная_классификация_оценка_вероятности.pdf 4.6 MB
  • 4 Часть/4 Seminar_4_Intro_to_DL.ipynb 4.5 MB
  • 3 Часть/22 Lecture_22_RecSys.pptx 4.5 MB
  • 4 Часть/7 Seminar_7_Intro_to_DL_1.ipynb 4.5 MB
  • 2 Часть/3 Конспект__3_урок__Линейная_регрессия.pdf 4.5 MB
  • 3 Часть/8 Конспект__8_урок__Полезные_приемы_при_работе_с_данными.pdf 4.3 MB
  • 7 часть/6 train.csv 4.3 MB
  • 3 Часть/7 Конспект__7_урок__Методы_отбора_признаков.pdf 4.1 MB
  • 5 часть/5 slides_5.pdf 4.1 MB
  • 7 часть/5 М5 Л5.pdf 4.0 MB
  • 6 Часть/6/2 М5 Л2.pdf 4.0 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/2_урок__Функции._Ссылочная_модель_данных._Погружение_в_типы._Изменяемые_типы._Срезы._работа_со_строками.pdf 3.9 MB
  • 2 Часть/4 Lecture_4_Gradient_Descent.pptx 3.9 MB
  • 3 Часть/11 Lecture_11_Errors_Matrix.pptx 3.8 MB
  • 4 Часть/7 Seminar_7_Intro_to_DL_2.ipynb 3.8 MB
  • 5 часть/10 slides_10.pdf 3.7 MB
  • 5 часть/6 slides_6.pdf 3.6 MB
  • 4 Часть/9 Lecture_9_Intro_to_DL.pdf 3.6 MB
  • 7 часть/9 как оформить гитхаб.pdf 3.3 MB
  • 4 Часть/7 Lecture_7_Intro_to_DL.pdf 3.1 MB
  • 3 Часть/11 Конспект_11_урок_Матрица_ошибок_и_основные_метрики_классификации.pdf 3.0 MB
  • 4 Часть/5 Конспект__5_урок__Популярные_архитектуры_сверточных_нейронных_сетей._перенос_знаний.pdf 3.0 MB
  • 3 Часть/15 Lecture_15_Space_Dimension_Reduction.pptx 2.9 MB
  • 4 Часть/3 Конспект__3_урок__Сверточные_нейронные_сети.pdf 2.9 MB
  • 4 Часть/3 Seminar_3_Intro_to_DL.ipynb 2.9 MB
  • 5 часть/6_Конспект__6_урок___Метод_максимума_правдоподобия_и_ядерная_оценка_плотности.pdf 2.8 MB
  • 4 Часть/2 Конспект__2_урок_Оптимизация_нейронных_сетей._метод_обратного_распространения_ошибки.pdf 2.8 MB
  • 4 Часть/7 faces_dataset.zip 2.8 MB
  • 5 часть/3_Конспект__3_урок___Статистики_распределений_взаимосвязь_случайных_величин_показатели_корреляции.pdf 2.6 MB
  • 3 Часть/22 ratings.csv 2.5 MB
  • 4 Часть/1_Конспект__1_урок__Введение._Полносвязные_слои._функции_активации(NEW).pdf 2.4 MB
  • 2 Часть/5 y.csv 2.1 MB
  • 3 Часть/20 Practice_20.ipynb 2.0 MB
  • 2 Часть/1/macrofeatures.xlsx 1.9 MB
  • 3 Часть/21 Practice_21.ipynb 1.8 MB
  • 3 Часть/20 Lecture_20_Boosting_And_BVT.pptx 1.8 MB
  • 5 часть/9______AB_.pdf 1.8 MB
  • 3 Часть/17 Lecture_17_Decision_Trees.pptx 1.7 MB
  • 6 Часть/6/3 М5 Л3 рукопись.pdf 1.7 MB
  • 3 Часть/24_урок__Машинное_обучение_классические_задачи_и_алгоритмы_II.pdf 1.6 MB
  • 2 Часть/2 Конспект__2_урок__Оценка_качества_работы_моделей.pdf 1.6 MB
  • 7 часть/6 test.csv 1.6 MB
  • 6 Часть/6/2 M5 L2 рукопись.pdf 1.6 MB
  • 6 Часть/6/4_Конспект__4_урок___Программирование_на_Python_задачи_и_теория_на_деревья_и_графы.pdf 1.6 MB
  • 5 часть/2_Конспект__2_урок___Доверительные_интервалы.pdf 1.5 MB
  • 3 Часть/15 Practice_15_.ipynb 1.5 MB
  • 3 Часть/23_урок__Машинное_обучение_классические_задачи_и_алгоритмы_I.pdf 1.4 MB
  • 3 Часть/19 Lecture_19_Bagging_And_Stacking — копия.pptx 1.4 MB
  • 4 Часть/4 Конспект__4_урок__Сверточные_нейронные_сети._часть_ii.pdf 1.4 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/9_урок__Backend-разработка_что_это_такое._фреймворк_fastapi_для_прототипирования_backend-сервера.pdf 1.3 MB
  • 4 Часть/8 Конспект__8_урок__Векторные_представления_слов._рекуррентные_нейронные_сети.pdf 1.3 MB
  • 3 Часть/24 Lecture_24.pptx 1.3 MB
  • 3 Часть/23 Lecture_23.pptx 1.2 MB
  • 3 Часть/9 Practice_9_new.ipynb 1.2 MB
  • 3 Часть/17 Конспект__17_урок__Решающее_дерево_постановка_задачи_регрессииклассификации_и_гиперпараметры_модели.pdf 1.2 MB
  • 3 Часть/18 Lecture_18_DT_Overfit.pdf 1.2 MB
  • 3 Часть/6 Lecture_6_Regularization.pdf 1.2 MB
  • 4 Часть/2 Seminar_2_Intro_to_DL.ipynb 1.2 MB
  • 2 Часть/1/Lecture_1_Object_Target.pdf 1.1 MB
  • 2 Часть/5 Конспект__5_урок__Обобщающая_способность_модели._Метод_отложенной_выборки._Кросс-Валидация..pdf 1.1 MB
  • 1 Часть/2 Модуль/8_урок__Версионирование_кода_и_git.pdf 1.1 MB
  • 5 часть/11_Конспект__11_урок__Невозможность_проведения_AB_тестов.pdf 1.1 MB
  • 1 Часть/GITLAB/airflow-master.zip 1.1 MB
  • 3 Часть/13 Lecture_13_SVM.pdf 1.0 MB
  • 3 Часть/15 Конспект__15_урок__Понижение_размерности_признакового_пространства.pdf 960.7 kB
  • 3 Часть/18 Practice_18.ipynb 926.2 kB
  • 5 часть/2 demo_2.ipynb 864.4 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/8 Задания.docx 856.6 kB
  • 3 Часть/16 Конспект__16_урок__Метод_K_ближайших_соседей_обоснование_нелинейности_гиперпараметры_и_подбор_метрики_близости_объектов.pdf 850.6 kB
  • 3 Часть/21 Lecture_21_Clustering.pptx 832.3 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/5. _pandas_.pdf 818.0 kB
  • 2 Часть/4 Конспект__4_урок__Градиентный_спуск.pdf 807.7 kB
  • 3 Часть/22 Конспект__22_урок__Рекомендательные_системы.pdf 802.5 kB
  • 3 Часть/12 Lecture_12_ROC_PR_AUCS.pptx 776.5 kB
  • 3 Часть/16 Lecture_16_KNN.pptx 760.8 kB
  • 3 Часть/13 Practice_13.ipynb 753.5 kB
  • 3 Часть/17 Practice_17.ipynb 734.6 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/10_урок__Базы_данных_в_Python_ORM.pdf 725.0 kB
  • 3 Часть/8 Lecture_8_Additional_Info.pptx 708.7 kB
  • 5 часть/1 startml_каюмов_урок1.pdf 690.1 kB
  • 3 Часть/20 Конспект__20_урок__Градиентный_бустинг._biase-variance_tradeoff.pdf 684.8 kB
  • 3 Часть/6 Конспект__6_урок__Мультиколлинеарность_регуляризация_и_масштабирование_признаков.pdf 666.0 kB
  • 3 Часть/21 Конспект__21_урок__Кластеризация.pdf 657.7 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/5 train.csv 648.4 kB
  • 6 Часть/6/3 _Конспект__3_урок___Программирование_на_Python_задачи_и_теория_на_массивы_однодвух-связные_списки_не_алгоритмические_вещи.pdf 641.9 kB
  • 3 Часть/12 Practice_12.ipynb 621.0 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/6 Lesson.ipynb 602.3 kB
  • 3 Часть/18 Конспект__18_урок__Решающее_дерево_проблемы_с_обобщающей_способностью_и_подбор_гиперпараметров.pdf 563.6 kB
  • 3 Часть/7 Разбор_7.ipynb 546.8 kB
  • 3 Часть/31 Разбор_7.ipynb 546.8 kB
  • 3 Часть/14 Practice_14.ipynb 539.8 kB
  • 5 часть/1_Конспект__1_урок___Зачем_нужна_статистика_и_AB_тесты.pdf 534.1 kB
  • 3 Часть/12 Конспект__12_урок__ROC_PR-кривые._AUC-ROC_AUC-PR._калибровка.pdf 524.9 kB
  • 3 Часть/11 Practice_11.ipynb 516.6 kB
  • 6 Часть/6/2 _Конспект__2_урок___Методы_оценки_сложности_алгоритмов.pdf 513.9 kB
  • 3 Часть/13 Конспект__13_урок__Метод_опорных_векторов.pdf 511.9 kB
  • 5 часть/4_Конспект__4_урок___Проверка_гипотез_параметрические_статистические_критерии.pdf 505.9 kB
  • 3 Часть/22 movies.csv 494.4 kB
  • 3 Часть/19 Practice_19.ipynb 478.7 kB
  • 2 Часть/1/Конспект__1_урок__Введение_в_МО_каким_оно_бывает_и_каковы_основные_компоненты.pdf 478.7 kB
  • 3 Часть/22 Practice_22.ipynb 470.5 kB
  • 3 Часть/10 Practice_10.ipynb 469.0 kB
  • 3 Часть/15 processed_segmentation.xlsx 465.7 kB
  • 5 часть/7 slides_7.pdf 458.6 kB
  • 3 Часть/19 Конспект__19_урок_Композиции_алгоритмов._случайный_лес.pdf 455.8 kB
  • 3 Часть/14 Конспект__14_урок_Многоклассовая_классификация_one_vs_rest_one_vs_one.pdf 447.1 kB
  • 5 часть/5_Конспект__5_урок__Непараметрические_статистические_критерии.pdf 438.4 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/3_урок__Внешние_модули._Экосистема_PyPi._установка_пакетов_в_виртуальные_окружения.pdf 427.4 kB
  • 3 Часть/14 segmentation_data.csv 425.4 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/5 Lesson.ipynb 415.1 kB
  • 2 Часть/4 Practice_4.ipynb 408.4 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/12_урок__Полезные_вещи_в_разработке.pdf 405.6 kB
  • 5 часть/7_Конспект__7_урок__Дизайн_AB_эксперимента.pdf 379.3 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/4. _Обзор numpy, pandas, Jupyter. Основы jupyter_.pdf 374.1 kB
  • 3 Часть/7 Practice_7.ipynb 351.4 kB
  • 7 часть/8_Конспект__8_урок___Собеседования_по_AB_тестированию.pdf 337.6 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/6__Базы_данных_в_Python_основы.pdf 334.1 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/6_Redash.pdf 293.3 kB
  • 2 Часть/5 Practice_5.ipynb 278.6 kB
  • 7 часть/5_Конспект__5_урок___Программирование_на_python._Задачи_на_динамическое_программирование..pdf 270.6 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/11 Задания.docx 269.9 kB
  • 2 Часть/2 Practice_2.ipynb 269.5 kB
  • 5 часть/8 demo_8.ipynb 253.8 kB
  • 5 часть/6 demo_6.ipynb 251.4 kB
  • 2 Часть/1/Practice_1.ipynb 242.3 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/7_урок__Классы_и_ООП.pdf 239.8 kB
  • 7 часть/6 _Конспект__6_урок___Машинное_обучение_еще_раз_повторяем_что_может_встретиться_на_собеседовании.pdf 233.8 kB
  • 7 часть/7_Конспект__7_урок___Собеседования_по_теории_вероятностей_и_статистике.pdf 230.2 kB
  • 3 Часть/6 Practice_6.ipynb 229.2 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/4 Lesson.ipynb 225.4 kB
  • 5 часть/4 demo_4.ipynb 217.4 kB
  • 3 Часть/20.docx 215.4 kB
  • 2 Часть/4 data.csv 212.4 kB
  • 2 Часть/1.docx 207.9 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/11_урок__Airflow_Обзор_платформы.pdf 203.5 kB
  • 2 Часть/4.docx 201.4 kB
  • 5 часть/3 demo_3.ipynb 186.4 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/10 Лекция.pdf 175.9 kB
  • 7 часть/Эпилог.docx 174.5 kB
  • 4 Часть/10 Lecture_10_Intro_to_DL_Bert.ipynb 173.2 kB
  • 2 Часть/2.docx 171.7 kB
  • 2 Часть/4 Разбор_4.ipynb 167.6 kB
  • 3 Часть/28 Разбор_4.ipynb 167.6 kB
  • 5 часть/9 demo_9.ipynb 157.8 kB
  • 5 часть/11 slides_11.pdf 153.0 kB
  • 1 Часть/1 Модуль/2 Среда и инструменты.docx 144.8 kB
  • 4 Часть/1 Seminar_1_Intro_to_DL.ipynb 136.9 kB
  • 3 Часть/8 Practice_8.ipynb 129.1 kB
  • 6 Часть/6/4 Задания.docx 119.6 kB
  • 4 Часть/9 Lecture_9_Intro_to_DL.ipynb 107.2 kB
  • 3 Часть/18 items.csv 101.8 kB
  • 5 часть/5 demo_5.ipynb 100.0 kB
  • 4 Часть/8 Lecture_8_Intro_to_DL.ipynb 99.1 kB
  • 3 Часть/09 Разбор_10.ipynb 90.1 kB
  • 3 Часть/10 Разбор_10.ipynb 90.1 kB
  • 3 Часть/33 Разбор_10.ipynb 90.1 kB
  • 3 Часть/19 Разбор_20.ipynb 87.3 kB
  • 3 Часть/43 Разбор_20.ipynb 87.3 kB
  • 5 часть/3 hw_3.ipynb 83.8 kB
  • 4 Часть/10 Lecture_10_Intro_to_DL_Transformer.ipynb 78.2 kB
  • 2 Часть/1 HW_1_Разбор.ipynb 72.9 kB
  • 3 Часть/25 HW_1_Разбор.ipynb 72.9 kB
  • 2 Часть/5.docx 71.9 kB
  • 3 Часть/32 Разбор_8.ipynb 71.6 kB
  • 7 часть/6 Practice_5.ipynb 68.3 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/1 Lesson.ipynb 67.9 kB
  • 4 Часть/0.docx 67.4 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/2 Lesson.ipynb 67.0 kB
  • 5 часть/4 hw_4.ipynb 65.1 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/7 Lesson.ipynb 64.5 kB
  • 3 Часть/22.docx 64.0 kB
  • 7 часть/5 Задания.docx 62.7 kB
  • 5 часть/10 demo_10.ipynb 57.0 kB
  • 4 Часть/6.docx 55.2 kB
  • 5 часть/11 hw_11.ipynb 53.9 kB
  • 3 Часть/8 Разбор_8.ipynb 53.5 kB
  • 5 часть/6 hw_6.ipynb 49.2 kB
  • 3 Часть/16 Practice_16.ipynb 48.6 kB
  • 3 Часть/13.docx 46.6 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/10 лекция скрипты.zip 44.7 kB
  • 7 часть/6 Interview_6.ipynb 42.3 kB
  • 5 часть/2 hw_2.ipynb 42.2 kB
  • 6 Часть/6/3 Задания.docx 42.1 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/2 Задания.docx 38.5 kB
  • 5 часть/10 hw_10.ipynb 36.8 kB
  • 2 Часть/3.docx 36.6 kB
  • 3 Часть/6 Разбор_6.ipynb 35.4 kB
  • 3 Часть/30 Разбор_6.ipynb 35.4 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/5 Задания.docx 35.1 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/7 Задания.docx 34.6 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/11 Lecture.ipynb 34.1 kB
  • 2 Часть/2 HW2_Разбор.ipynb 33.1 kB
  • 3 Часть/26 HW2_Разбор.ipynb 33.1 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/8 Lesson.ipynb 32.0 kB
  • 3 Часть/18 Разбор_19.ipynb 31.6 kB
  • 3 Часть/42 Разбор_19.ipynb 31.6 kB
  • 3 Часть/14 Разбор_15.ipynb 31.6 kB
  • 3 Часть/38 Разбор_15.ipynb 31.6 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/3 Задания.docx 30.7 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/1 Задания.docx 30.3 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/9 Задания.docx 30.0 kB
  • 3 Часть/11.docx 30.0 kB
  • 3 Часть/10 Разбор_11.ipynb 29.6 kB
  • 3 Часть/34 Разбор_11.ipynb 29.6 kB
  • 3 Часть/16 onevsrest.PNG 27.0 kB
  • 6 Часть/6/2 Задания.docx 27.0 kB
  • 5 часть/11.docx 26.3 kB
  • 2 Часть/3 Practice_3.ipynb 25.9 kB
  • 5 часть/8 hw_8.ipynb 25.8 kB
  • 2 Часть/5 Разбор_5.ipynb 25.3 kB
  • 3 Часть/29 Разбор_5.ipynb 25.3 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/4 Задания.docx 24.8 kB
  • 3 Часть/15 Разбор_16.ipynb 24.5 kB
  • 3 Часть/39 Разбор_16.ipynb 24.5 kB
  • 3 Часть/13 Разбор_14.ipynb 24.5 kB
  • 3 Часть/37 Разбор_14.ipynb 24.5 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/10 Задания.docx 23.7 kB
  • 3 Часть/20 Разбор_21.ipynb 23.3 kB
  • 3 Часть/44 Разбор_21.ipynb 23.3 kB
  • 3 Часть/46 Разбор_23.ipynb 23.3 kB
  • 3 Часть/47 Разбор_24.ipynb 23.0 kB
  • 3 Часть/18 holidays_events.csv 22.3 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/5 Минипроект.docx 22.2 kB
  • 3 Часть/17 Разбор_18.ipynb 22.0 kB
  • 3 Часть/41 Разбор_18.ipynb 22.0 kB
  • 5 часть/5 hw_5.ipynb 21.9 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/6 Задания.docx 21.9 kB
  • 5 часть/7 hw_7.ipynb 21.8 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/9 Lesson.ipynb 21.2 kB
  • 3 Часть/14.docx 21.1 kB
  • 5 часть/2.docx 21.1 kB
  • 3 Часть/18 oil.csv 20.6 kB
  • 4 Часть/4.docx 19.9 kB
  • 2 Часть/4 HW_4.ipynb 19.8 kB
  • 3 Часть/19.docx 19.8 kB
  • 5 часть/10.docx 19.7 kB
  • 2 Часть/1 дз HW1new.ipynb 19.7 kB
  • 2 Часть/2 ДЗ HW_2.ipynb 19.7 kB
  • 3 Часть/10.docx 19.5 kB
  • 3 Часть/7.docx 19.4 kB
  • 3 Часть/8.docx 19.2 kB
  • 5 часть/4.docx 19.1 kB
  • 5 часть/5.docx 18.9 kB
  • 5 часть/1 hw_1.ipynb 18.8 kB
  • 5 часть/3.docx 18.6 kB
  • 5 часть/6.docx 18.5 kB
  • 7 часть/6 Задания.docx 18.0 kB
  • 3 Часть/21.docx 17.6 kB
  • 7 часть/7 Задания.docx 17.6 kB
  • 3 Часть/16 Разбор_17.ipynb 17.5 kB
  • 3 Часть/40 Разбор_17.ipynb 17.5 kB
  • 3 Часть/16.docx 17.4 kB
  • 3 Часть/15.docx 17.4 kB
  • 4 Часть/10.docx 17.3 kB
  • 2 Часть/5 HW5_NEW.ipynb 17.2 kB
  • 1 Часть/1 Модуль/1 Организация курса.docx 16.9 kB
  • 7 часть/8 Задания.docx 16.7 kB
  • 5 часть/1 Задания.docx 16.7 kB
  • 3 Часть/12.docx 16.6 kB
  • 4 Часть/5.docx 16.5 kB
  • 4 Часть/9.docx 16.4 kB
  • 2 Часть/3 HW3_разбор.ipynb 16.3 kB
  • 3 Часть/27 HW3_разбор.ipynb 16.3 kB
  • 3 Часть/17.docx 16.1 kB
  • 3 Часть/18.docx 16.0 kB
  • 1 Часть/1 Модуль/3 Типы заданий.docx 16.0 kB
  • 4 Часть/1.docx 15.8 kB
  • 5 часть/7.docx 15.8 kB
  • 5 часть/8.docx 15.4 kB
  • 4 Часть/10 Lecture_10_Intro_to_DL_gpt.ipynb 15.3 kB
  • 4 Часть/7.docx 15.2 kB
  • 4 Часть/3.docx 15.1 kB
  • 5 часть/9.docx 14.9 kB
  • 4 Часть/2.docx 14.9 kB
  • 1 Часть/1 Модуль/5 Как подключиться к Slack через VPN.docx 14.3 kB
  • 4 Часть/8.docx 14.1 kB
  • 3 Часть/12 Разбор_13.ipynb 13.7 kB
  • 3 Часть/36 Разбор_13.ipynb 13.7 kB
  • 3 Часть/6.docx 13.2 kB
  • 2 Часть/3 HW_3.ipynb 12.9 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/3 Lesson.ipynb 12.9 kB
  • 7 часть/8 Notion.docx 12.8 kB
  • 7 часть/5 Notion.docx 12.6 kB
  • 6 Часть/6/4 Notion.docx 12.6 kB
  • 6 Часть/6/3 Notion.docx 12.6 kB
  • 7 часть/6 Notion.docx 12.6 kB
  • 7 часть/7 Notion.docx 12.6 kB
  • 3 Часть/11 Разбор_12.ipynb 12.6 kB
  • 3 Часть/35 Разбор_12.ipynb 12.6 kB
  • 3 Часть/24.docx 12.5 kB
  • 6 Часть/6/2 Notion.docx 12.5 kB
  • 3 Часть/9.docx 12.5 kB
  • 3 Часть/23.docx 12.4 kB
  • 5 часть/9 hw_9.ipynb 10.9 kB
  • 4 Часть/4 DataSphere introduction.ipynb 8.1 kB
  • 5 часть/11 app_11.py 7.0 kB
  • 5 часть/7 demo_7.ipynb 6.6 kB
  • 6 Часть/6/2 lesson_2.zip 5.2 kB
  • 4 Часть/10 encoder_decoder.py 5.0 kB
  • 1 Часть/GITLAB/demo-best-practices-master.zip 4.3 kB
  • 1 Часть/2 Модуль/12 demo-best-practices-solutions.zip 4.2 kB
  • 1 Часть/GITLAB/final_project-master.zip 3.0 kB
  • 4 Часть/2 plot_trajectory.py 3.0 kB
  • 4 Часть/10 model.py 2.0 kB
  • 4 Часть/10 attention.py 1.7 kB
  • 1 Часть/GITLAB/git-master.zip 1.6 kB
  • 3 Часть/18 stores.csv 1.4 kB
  • 4 Часть/0 input.ipynb 774 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！