Тренировки по ML. Лекция 2: Линейная регрессия и регуляризация

Ссылка на материалы лекции: github.com/girafe-ai/ml-cours...
Линейная регрессия. Аналитическое и градиентное решения. Неустойчивость решения. Теорема Гаусса-Маркова.
Ограничения на вектор параметров. L1 и L2 регуляризация, их влияние на решение.
Подробнее о тренировках по ссылке (yandex.ru/yaintern/training/).
Подписывайтесь на наши соц.сети: VK ( young_and_yandex), Telegram (t.me/Young_and_Yandex).

[@ds_sss_rank]

Можно тренировки по математике добавить в следующем сезоне

[@kupamonke]

4:35

[@Irades]

Спасибо ❤

[@nati_curious]

*LASSO - L1, Ridge - L2

[@reactioner2005]

А как получить доступ к домашке для тех, кто не участвовал во время тренировок?

[@ArtyomBoyko]

Добрый день. Где можно посмотреть записи?

[@Pretoriia]

Ничего непонятно но очень интересно

[@from_spb]

Интересное кино, из одного училенного шума исключили обратный усиленный шум и получили искомое число. 🤯 Н-надежность

[@user-tz5uv1pt2r]

1:40:00

[@nati_curious]

1:28:00

[@zheka77111]

1:11:30

[@dmit100]

Под объектами понимается целевые переменные, т.е. то, что предсказываем или что?

[@AminYas]

28:00

[@TheABCdiary]

Штука про раков была уместной.