Скачать с ютуб видео Foundations of Machine Learning 1.2: Framing the Learning Problem (Prof. Mohri, NYU)

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Foundations of Machine Learning 1.2: Framing the Learning Problem (Prof. Mohri, NYU) в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Foundations of Machine Learning 1.2: Framing the Learning Problem (Prof. Mohri, NYU) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Foundations of Machine Learning 1.2: Framing the Learning Problem (Prof. Mohri, NYU) в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

Foundations of Machine Learning 1.2: Framing the Learning Problem (Prof. Mohri, NYU)

In Part 2, we dive into the formal “learning problem” that underpins every ML algorithm. You’ll learn: The difference between supervised, unsupervised, semi-supervised & transductive learning Batch vs. online learning paradigms, and active vs. passive queries How we define and measure generalization error, empirical error, and the Bayes error Why overfitting happens—and the trade-off between model complexity and sample size By the end, you’ll be able to state precisely what it means for an algorithm to “learn” and why that’s so challenging in practice.

Comments