Анализ данных и машинное обучение

01. Анализ данных. Знакомство с данными и подготовка их к последующему анализу
02. Анализ данных. Построение модели классификации на основе "общих представлений"
03. Анализ данных. Привлечение алгоритмов линейной и полиномиальной регрессии и нейросети
Перцептрон, нейронная сеть. Принцип обучения НС. Графическая интерпретация
Visualize Back Propagation: (6) RProp and iRProp+
Orange: ExampleDistance & MDS
How Deep Neural Networks Work
Recurrent Neural Networks (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM)
Python Machine Learning Tutorial #4 - Saving Models & Plotting Data
MSCI 723 Big Data Analytics Tut5: Cross validation, Hyper-Parameter Tuning and Learning Curves
#MachineLearning@bookflow
#курсы #программирование #Оренбург