Дмитриев К.В. - Методы машинного обучения в анализе изображений - 5. Метрические методы регрессии

Метрические методы регрессии и классификации 00:00:20 Разбор теории предыдущих лекций на практике 00:47:19 Схема постановки и решения задач обучения с учителем. Примеры задач 00:53:50 Расстояния между объектами. Классификация объектов по соседям 01:02:01 Метод k ближайших соседей (kNN) 01:16:34 Метод парзеновского окна. Сравнение с линейным классификатором 01:25:37 Задача регрессии. Формула Надарая-Уотсона. Примеры ядер Курс: Методы машинного обучения в анализе изображений и временных рядов Ссылка на плейлист: