Занятие №2 «Линейный классификатор»

Второе занятие на курсе «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для группы НС224. Преподаватель: Александр Пославский Таймкоды: 0:00 Ограничения алгоритма k-nearest neighbors (kNN) 4:43 kNN для классификации 5:31 Практические аспекты работы с классификаторами 42:30 Линейный классификатор 42:52 Переход к сравнению с шаблоном 48:52 Переход к весам 52:34 Support Vector Machine (метод опорных векторов) 52:46 1D классификация 58:13 2D классификация 59:05 3D классификация 1:00:52 SVM 1:09:44 Регрессия 1:20:09 Функция потерь SVM 1:23:18 Вычисление функции потерь SVM 1:29:14 Обновления весов методом градиентного спуска 1:31:12 Градиент функции потерь 1:31:49 Численный расчет производной 1:33:52 Аналитический расчет производной от функции потерь SVM 1:42:01 Выбор шага обучения 1:49:04 Выбор размера батча 1:53:56 Регуляризация 2:04:05 Функция потерь Кросс-энтропия 2:04:47 Переход к вероятностям Ссылка на лекцию: Сайт: https://ms