Почему при вычислении производной в первом уравнении Xw стало X^T? На 6:26
@user-rg6dg4ip8b10 күн бұрын
Очень интересно но ничего не понятно:-(
@d9002114 күн бұрын
нихуя не понял
@mikochergin369820 күн бұрын
Хорошее видео. На последнем слайде опечатка: в столбце про мошенников в разделе "Таргет" дублируется текст из столбца "Антиспам". А должно быть: 0 - мошенническая операция, 1 - обычная операция.
@StesigerlАй бұрын
Лучше написать квадрат нормы: |Xw-y|^2, а не (Xw-y)^2.
@StesigerlАй бұрын
просто оптимальный, не может быть наиболее или наименее оптимальный. Оптимум - он один!
@user-rg3ml5ef9tАй бұрын
Ребята, не слушайте его, он вас только запутает! 01:24 - это называется не НАБОР а МНОЖЕСТВО. "Множество пар" - ты математику то подучи чтоле... 03:38 - столюбцы ЧЕГО? Ты про что и где столбцы не говорил ещё? - Есть какое-то видео где про столбцы и заборчики рассказываешь - давай ссыль. 03:56 - что-то нигде в математике мне не говорили, что такое '"подход скелер" или "метод скелер", а я технический вуз закончил на отлично -- ты тоже не говорил пока. Ты с какой орбиты ведешь трансляцию, бро? 04:36 - так скелер это такой прибор (ну типа линейки). "инициализтировать скелер" это как? - Из коробки достать чтоле? Как это запоминать мне параметры? Параметры чего? Выборке чего? Train - а поезд тут причём? - Трава дорогая? 04:44 - ой там какой-то код програмный, ну конечно я должен догадаться какой, все же так умеют. Ну вангую что это Py. 06:19 - "Раскрыть значение этого функционала" - воспаде это на футболку печатать. Родной мой, тебя бросает то в математику, то в программирование, то в простые какие-то вещи, то в уродливые химеры из терминов которые твоя голова генерирует - А В ГОЛОВЕ У ТЕБЯ КАША! Я не говорю что материал ты НЕ знаешь, т.к. даже с такой кашей, ты можешь всё внутри себя как-то понимать, но матерь божья тебя огороди от необходимости что-то объяснять. Чтоб объяснить как сварить суп, надо понимать что такое кастрюля - без этого никак.
@user-nl3js7zb3gАй бұрын
Иньеста уже не тот...
@plwthme2 ай бұрын
очень доступно, спасибо!
@mikhailzhitnikov37153 ай бұрын
[yi=+1] это boolean [0,1]?
@AlexxandrGrudinin3 ай бұрын
Не понятно как мы нашли веса в начале видео🤔что предсказывали то? если мы строим обычную регрессию, то нам ведь нужен какой-то таргет, для которого мы уравнение линейной регрессии строим.
@freedomtv22952 ай бұрын
так тут таргет это и есть столбец который определяет к какому классу принадлежит объект, просто мы его в [0,1] переводим сигмоидой
@user-eb8nn4yy7x4 ай бұрын
Подскажите, пожалуйста, когда будет видео про бустинг?
@user-eb8nn4yy7x4 ай бұрын
Спасибо большое, наконец-то я понял, что такое логрег
@user-su1wf3wz6c4 ай бұрын
Датушкин Валерий Саенсолович
@zarinaiztay39544 ай бұрын
Спасибо, очень понятно объяснили
@user-ev2ym8nm8o4 ай бұрын
Спасибо большое, очень хорошо обьясняешь
@user-lt8vv5lk1w5 ай бұрын
Круто, спасибо ! Очень напоминает CV, Yolo, нейросети )
@sofesun67476 ай бұрын
🔥
@stroganova_irina6 ай бұрын
Благодарю, интересно
@caseygold12836 ай бұрын
Что там за лютый дедушка был, что даже Валерию до него далеко
@Lubov61356 ай бұрын
Какое полезное видео. Спасибо большое
@user-rb4pj4tj6u6 ай бұрын
ебанат, линейная не потому что линейно относительно фич а относительно базисных функций
@user-rb4pj4tj6u6 ай бұрын
Отмечу, что линейную регрессию называют линейной именно из-за линейной комбинации базисных функций - это не связано с самыми базисными функциями (они могут быть линейными или нет).
@seriouspetrovich71137 ай бұрын
7:59 если мы двигаемся в сторону антиградиента, то почему в итоговой формуле для весов берём тот градиент, который был посчитан выше? Перефразирую - не нужно ли было убрать минус перед двойкой?
@Wmysterion7 ай бұрын
Интересное видео + отсылки на брекин бэд, класс
@user-uw5qg3yo5l8 ай бұрын
Видео понравилось, но ни хуя не понятно !
@viktorzubarev30728 ай бұрын
Вопросы супер)
@pm67788 ай бұрын
Спасибо за видео, хорошо рассказываете, правда я ничего не понял, но это только потому что я неуч.
@evolutlut25879 ай бұрын
Дисклеймер: данное видео о том, как убить свою самооценку за 14 мин😂
@start_ds9 ай бұрын
Почему?)
@danilarudnev27689 ай бұрын
Спасибо большое очень помогли!
@taburet910 ай бұрын
Очень круто! Я туповат, но здесь настолько всё по полочкам разложено, что почти всё понял! Спасибо огромное!
@name5791310 ай бұрын
Курсы, курсы... Как на счёт книг?
@ValeriiBabushkin9 ай бұрын
Написана - издана в апреле
@LukyTexan6 ай бұрын
@@ValeriiBabushkin можно подробнее про книгу? И вообще так я и не понял какие курсы стоящие для тех, кто только начинает?
@user-uh9zu8ke1t10 ай бұрын
Круто! Спасибо за подробные объяснения вещей, которые зачастую просто называют, не объясняя сути
@start_ds11 ай бұрын
t.me/start_ds - Тут публикуются материалы для прокачки скиллов в DS и подготовки к собеседованиям. Пишем про технические тулзы, визуализацию данных, бизнесовые задачи, разбираем ML-алгоритмы и обсуждаем смежные темы :)
@IT_Kochevnik11 ай бұрын
kzfaq.info/get/bejne/orx1q9SX2qq8k2w.html
@3_ton84311 ай бұрын
Спасибо огромнейшее за понятный и интересный разбор этой темы! С нетерпением буду ждать следующих видео :)
@start_ds Жыл бұрын
t.me/start_ds - канал, где мы публикуем материалы для прокачки скиллов в DS и подготовки к собеседованиям, пишем про технические тулзы, визуализацию данных, бизнесовые задачи, разбираем ML-алгоритмы и обсуждаем смежные темы :)
@start_ds Жыл бұрын
t.me/start_ds - канал, где мы публикуем материалы для прокачки скиллов в DS и подготовки к собеседованиям, пишем про технические тулзы, визуализацию данных, бизнесовые задачи, разбираем ML-алгоритмы и обсуждаем смежные темы :)
@start_ds Жыл бұрын
t.me/start_ds - канал, где мы публикуем материалы для прокачки скиллов в DS и подготовки к собеседованиям, пишем про технические тулзы, визуализацию данных, бизнесовые задачи, разбираем ML-алгоритмы и обсуждаем смежные темы :)
@start_ds Жыл бұрын
t.me/start_ds - канал, где мы публикуем материалы для прокачки скиллов в DS и подготовки к собеседованиям, пишем про технические тулзы, визуализацию данных, бизнесовые задачи, разбираем ML-алгоритмы и обсуждаем смежные темы :)
@генпол Жыл бұрын
Шортсы отличный формат👍
@start_ds Жыл бұрын
t.me/start_ds - канал, где мы публикуем материалы для прокачки скиллов в DS и подготовки к собеседованиям, пишем про технические тулзы, визуализацию данных, бизнесовые задачи, разбираем ML-алгоритмы и обсуждаем смежные темы :)
@3_ton843 Жыл бұрын
Спасибо за понятное объяснение и наглядные иллюстрации! Очень понравилась серия роликов про линейную регрессию. Хотелось бы увидеть серию роликов про классификацию в Вашем исполнении :)
@roman6572 Жыл бұрын
Как относятся к работникам даиасаентистам, которые бегают из конторы в контору?) спасибо)
@ValeriiBabushkin11 ай бұрын
нужно дать определение, что такое бегать из конторы в контору. В целом нашел следующее - Average tenure at Google has been reported at 1.1 years и even global tech giants often struggle with low employee tenure. Most have a median employee tenure of only one or two years.
@roman6572 Жыл бұрын
@@ValeriiBabushkin та ситуация, в которой по моим ощущениям, не требуется давать определения из гугла). В целом спасибо за контент, интересно слушать и смотреть 👍🙂
@nickname-ue5tv Жыл бұрын
Большое спасибо. Было интересно послушать интервью. Вопросы очень интересные
@KOCHKIN404 Жыл бұрын
Андрюха я твой фанат !!!
@Sp1nGG Жыл бұрын
Видео супер. Коротко, ясно, понятно. Ничего лишнего от слова совсем. Больше бы такого!
@osvab000 Жыл бұрын
Круто, очень просто, быстро и доступно. А то смотришь других часами и уже под конец забыл с чего все начиналось!