03.12.2025 Оптимизация функции потерь MSE. скачать в хорошем качестве

03.12.2025 Оптимизация функции потерь MSE.

00:00:00 Введение в оптимизацию 00:00:42 Критерии выбора метода оптимизации 00:02:04 Проблемы нормальных уравнений 00:04:06 Ограничения нормальных уравнений 00:06:06 Перевод задачи в задачу оптимизации 00:08:35 Задачи оптимизации и функция потерь 00:11:33 Локальная и глобальная оптимизация 00:13:25 Градиент и его значение 00:13:59 Выпуклые и гладкие функции в задаче оптимизации. 00:14:44 Минимизация функции MSE 00:15:12 Оптимизация функций потерь 00:16:20 Квадратичные функции гладкие и выпуклые 00:18:56 ML рассматривается как оптимизация функции потерь. 00:20:44 ЛОСС: кусочные, негладкие, выпуклые, вогнутые. 00:21:44 Прямой и итеративный процессы обучения 00:23:36 PCA используется для понижения размерности 00:24:33 Оптимизация логистических функций 00:25:04 Значение для понимания датасайнс 00:26:01 Подбор оптимальных параметров для LOSS 00:26:36 Глобальная задача оптимизации 00:26:57 Анонс следующего урока 00:27:33 Завершение 🚀 Школа Data Science: https://t.me/senatorov_bootcamp_bot 🍑 Подписывайся на Telegram: https://t.me/RuslanSenatorov Основные математические темы: Линейная алгебра: Векторы и матрицы Операции с матрицами (умножение, транспонирование, след) Собственные значения и собственные векторы Обратные матрицы Разложения (QR-разложение, SVD-разложение) Системы линейных уравнений Математический анализ: Пределы и непрерывность Производные и частные производные Градиенты и оптимизация Интегралы Оптимизация функций Теорема о среднем значении Многомерный анализ Теория вероятностей: Случайные величины Распределения вероятностей (нормальное, биномиальное, пуассоновское) Условная вероятность Теорема Байеса Законы больших чисел и центральная предельная теорема Статистика: Математическое ожидание, дисперсия Статистические гипотезы и критерии Регрессия и корреляция Оценки параметров (метод максимального правдоподобия, метод наименьших квадратов) Анализ данных и визуализация Описательная статистика Интервальная оценка Проверка гипотез Регрессионный анализ Теги: Математика для машинного обучения, Линейная алгебра в Data Science, Математический анализ для машинного обучения, Теория вероятностей и статистика, Математика для анализа данных, Векторы и матрицы, Производные и градиенты, Распределения вероятностей, Регрессия и корреляция, Машинное обучение, Data Science обучение, Математические основы ML, Алгоритмы машинного обучения, линейная алгебра для машинного обучения, теория вероятностей в data science, математический анализ в ML, статистика для анализа данных, data science с нуля, машинное обучение для начинающих, Python для data science, R для анализа данных, numpy, pandas, scikit-learn, deep learning, нейронные сети, искусственный интеллект, #математика #datascience #machinelearning математика с нуля,математика для дата сайнс,математика для машинного обучения,математика для чайников,математика для начинающих,математика для программистов,репетитор по математике,преподаватель по математике,учитель по математике,репетитор по дата сайнс с нуля,математика для data science,математика для заочников,математика для дата аналитика,математика для анализа данных