Артамонов С.А.- Машинное обучение для решения прикладных задач - 2. Метрические методы

00:00:19 Приветствие. Вступление к лекции 00:01:15 Напоминание 00:04:40 Пример 00:09:27 Обобщенный метрический классификатор 00:22:20 Метод k-ближайших соседей 00:24:47 Выбор метрики 00:36:28 Дополнение 00:44:29 Задача регрессии 00:59:14 Преимущества и недостатки метрических алгоритмов 01:01:39 Алгоритм KNN 01:25:17 Метод кросс-валидации 01:31:56 Вопросы от студентов Ссылка на плейлист: