Артамонов С.А. - Машинное обучение для решения прикладных задач -5.Ядерные методы машинного обучения

Ядерные методы машинного обучения и непараметрической статистики 00:00 Заставка 00:15 Тема лекции: ядерные методы машинного обучения и непараметрической статистики 01:48 Задача машинного обучения: напоминание 04:40 Линейная задача классификации 19:40 Изменение пространства признаков 24:50 Kernel Trick 31:07 RBF-ядро 36:44 Выборка, линейно разделимая с помощью ядра RBF 39:47 Другие примеры ядер: линейное ядро 44:00 Полиномиальное ядро 50:35 Сигмоидальное ядро 52:14 Пример использования различных ядер 58:47 Ядра в статистике 01:06:46 Kernel Density Estimation (KDE) 01:10:25 Завершение Ссылка на плейлист YT: Ссылка на плейлист VK: #мгу #мфк #интеллект #computer #computereducation #machinelearning #learning