Meme detail

Text detected in the image

1.Введение Съедобная 1.1. Об этой книге часть 1.2. Машинное обучение 2. Классическое обучение с учителем 2.1. Линейные модели 2.2.Метрические методы 2.3. Решающие деревья 2.4. Ансамбли в машинном обучении 2.5. Градиентный бустинг 3.Оценка качества моделей 3.1. Метрики классификации и регрессии Горькая 3.2. Кросс-валидация попка 3.3. Подбор гиперпараметров 4. Вероятностные модели 4.1. Вероятностный подход в МL 4.2. Экспоненциальный класс распределений и принцип максимальной энтропии 4.3.Обобщённые линейные модели 4.4. Как оценивать вероятности 4.5. Генеративный подход к классификации

Popularity