Машинное обучение - конспект от YandexGPT
00:02 Линейные модели и вероятность
• В видео обсуждается важность понимания вероятности и статистики для машинного обучения.
• Упоминается, что математика не так сложна, как может показаться, и что важно понимать логику и принципы, лежащие в основе математических моделей.
05:16 Оценка выборки и распределение
• В видео объясняется, как оценивать выборку и распределение данных с помощью формулы Байеса.
• Упоминается, что для оценки гипотез часто используется гауссово дискриминантный анализ.
07:56 Границы и локализация данных
• В видео обсуждаются границы и локализация данных, а также альтернативные подходы к построению границ.
• Упоминается, что выбор границ существенно влияет на решение задачи.
10:51 Регрессионный и корреляционный анализ
• В видео объясняется, что регрессионный и корреляционный анализ используются для определения степени соответствия данных определенному закону.
• Упоминается, что линейная функция подчиняется двум правилам: возрастающая или убывающая, и что коэффициент корреляции показывает тренд.
14:06 Обучение и прогнозирование
• В видео обсуждается обучение и прогнозирование в машинном обучении.
• Упоминается, что обучение происходит по формуле 91, которая минимизирует функцию правдоподобия.
• Обсуждается, что обучение и прогнозирование основаны на вероятностных моделях, которые могут быть неустойчивыми и требуют итеративного подхода.
18:46 Итеративный подход
• В видео подчеркивается важность итеративного подхода при обучении и прогнозировании.
• Упоминается, что на каждом шаге необходимо проверять и корректировать данные, чтобы получить качественную информацию.
21:48 Обобщение на большие размерности и несколько классов
• В видео обсуждаются методы обобщения на большие размерности и несколько классов.
• Упоминается, что наука не стоит на месте, и алгоритмы машинного обучения постоянно развиваются.
23:40 Врачи как пример машинного обучения
• В видео врачи рассматриваются как яркий пример машинного обучения, так как они учатся всю жизнь и используют интуицию для анализа данных.
• Упоминается, что врачи должны расспрашивать пациентов, чтобы определить доминирующий признак заболевания.
25:46 Инструментальная погрешность и ложноположительные и ложноотрицательные результаты
• Видео обсуждает важность понимания инструментальной погрешности и ложноположительных и ложноотрицательных результатов при исследовании анализов.
• Упоминается, что врачи могут столкнуться с этими проблемами при работе с пациентами, особенно в случае с COVID-19.
30:26 Логистическая регрессия и сигмоидальная функция
• Видео объясняет, что логистическая регрессия - это функция, которая имеет интересный вид и важна для машинного обучения.
• Сигмоидальная функция, которая является частью логистической регрессии, имеет важное значение для выбора классов или признаков, которые важны для анализа.
40:58 Домашнее задание и матрица Гесса
• Преподаватель дает домашнее задание для студентов, чтобы они разобрались с главой 10 и изучили матрицу Гесса.
• Он также объясняет, что градиент функции - это вектор, который указывает направление наибольшего изменения функции.
43:55 Графовые модели и мультиноминальная логистическая регрессия
• Преподаватель обсуждает графовые модели и мультиноминальную логистическую регрессию, которые являются важными темами для изучения.
• Он просит студентов прочитать главу 10 и ответить на вопросы, которые будут заданы на следующей неделе.
Альтернативный плейлист:
2 views
434
113
1 month ago 00:34:28 1
ЗЕМЛЮ СПАСАЮТ ОТ АСТЕРОИДА / 16 КМ АЛМАЗОВ НА МЕРКУРИИ / ВОДЯНИСТЫЙ МИНЕРАЛ НА ЛУНЕ. Владимир Сурдин
1 month ago 00:11:50 1
Азбука безопасности - Пешеходные правила - Сборник (все серии) | Смешарики 2D. Обучающие мультфильмы
1 month ago 00:00:00 1
Еще одна сборка для учебы (Ryzen 7 7800x3d, RTX4080 Super, King 95 Pro)
1 month ago 00:06:50 1
ГИТАРИСТ и БАЯНИСТ - Я ТАК СОСКУЧИЛСЯ дайте МНЕ БЕЛЫЕ КРЫЛЬЯ
1 month ago 00:14:50 1
Устаревшая Система Образования
1 month ago 00:41:32 1
- ателье, которое выбирают АcademeG, Bulkin, Stilov. По студиям №10
1 month ago 00:08:16 1
УЗНАЙ, КАК И СКОЛЬКО ТЫ МОЖЕШЬ ЗАРАБАТЫВАТЬ В ПРОЕКТЕ “INSTART“
1 month ago 01:15:57 1
Как Сделать Лучший Пет-Проект | Архитектура Бекенда за 1 час
1 month ago 01:52:51 1
Как ФРАНЦИЯ ВЛЮБИЛА мир в АВТОМОБИЛИ. Часть 1.
1 month ago 00:59:54 1
Сергей Савельев. Иллюзии моделирования мозга
1 month ago 00:36:41 1
Анахата. Чакра IV. Часть 1. Недолюбленные люди. Что не дает нам любить себя и других.
1 month ago 00:00:08 1
Ainomo 3 0
1 month ago 00:10:25 1
Подготовка строительного объекта к ЗОС | ПКТБ «Совэлмаш»
1 month ago 01:21:56 1
Как МЕРТВЕЦЫ и ИНЖЕНЕРЫ спасали жизни.
1 month ago 00:09:00 1
Bit-X Club Новый Маркетинг Форвард РИСОВАННЫЙ
1 month ago 00:04:03 11
Как загрузить ОГРОМНЫЙ Датасет в Pandas #python
1 month ago 00:21:29 1
Маркетинг мечты. Как за месяц получить миллион ?
1 month ago 00:15:05 1
ЭТОТ Паттерн Спрашивают на 99% Собесов
1 month ago 00:39:19 1
Франшиза vs Собственный опыт | Зачем опытный бизнесмен купил франшизу «Настоящей пекарни» #франшиза
1 month ago 00:39:10 2
📍ЧТО НА САМОМ ДЕЛЕ ПРОИСХОДИТ С БРИТНИ?|FREE BRITNEY| КТО ВИНОВАТ В ТРАГЕДИИ БРИТНИ СПИРС?|#crime19
1 month ago 00:08:19 1
Промышленный переворот в Англии (рус.) Новая история
1 month ago 00:42:42 1
Аджна. Чакра VI. Часть 2. Как и что видит Третий глаз. Интуиция. Экстрасенсорика.
1 month ago 00:40:24 1
Аджна. Чакра VI. Часть 1. Третий глаз. Ваша интуиция и экстрасенсорные способности. Как разбудить.