Видеолекции курса «Машинное обучение»

Один из основных курсов в Школе, обязательный для всех студентов. Преподаватель — Константин Вячеславович Воронцов
  1. Вводная лекция
  2. Метрические алгоритмы классификации
  3. Логические алгоритмы классификации
  4. Линейные методы классификации: метод стохастического градиента
  5. Линейные методы классификации: метод опорных векторов
  6. Методы восстановления регрессии
  7. Нелинейная регрессия, непараметрическая регрессия, нестандартные функции потерь
  8. Прогнозирование временных рядов
  9. Байесовская теория классификации и методы восстановления плотности
  10. Байесовская теория классификации и методы восстановления плотности (продолжение)
  11. Байесовская теория классификации (окончание). Логистическая регрессия. Восстановление смеси плотностей
  12. Методы поиска ассоциативных правил
  13. Обобщающая способность. Методы отбора признаков
  14. Нейронные сети
  15. Композиции классификаторов
  16. Композиции классификаторов (продолжение)
  17. Активное обучение
  18. Методы обучения ранжированию (Learning to rank)
  19. Коллаборативная фильтрация
  20. Методы кластеризации
  21. Обучение с подкреплением
  22. Вероятностные тематические модели коллекций текстовых документов
  23. Вероятностные тематические модели коллекций текстовых документов (продолжение)
  24. Методы частичного обучения