Размер шрифта
A-
A
A+
Цвет сайта
R
A
A
A
Боковая панель
Ресурсы
Главная
Новости
Курсы
Библиотека ИУ6
Библиотека Приборостроение
Расписание
Для преподавателей
Календарь
Мой портал
Преподаватели
Расписание работы преподавателей
Абрамов Николай Александрович
Андреев Арк Михайлович
Аристов Борис Константинович
Бауман Юрий Иванович
Березкин Дмитрий Валерьевич
Булдакова Татьяна Ивановна
Григоренко Виктор Михайлович
Григорьев Юрий Александрович
Губарь Александр Михайлович
Гуренко Владимир Викторович
Данилюк Сергей Сергеевич
Еремин Олег Юрьевич
Захаров Михаил Александрович
Иванова Галина Сергеевна
Карпухин Валерий Анатольевич
Ланцберг Анна Вильямовна
Миков Дмитрий Александрович
Минитаева Алина Мажитовна
Можаров Геннадий Петрович
Никаноров Анатолий Вадимович
Ничушкина Татьяна Николаевна
Овчинников Владимир Анатольевич
Папулин Сергей Юрьевич
Понамарев Андрей Дмитриевич
Попов Алексей Юрьевич
Пролетарский Андрей Викторович
Пугачев Евгений Константинович
Скворцова Мария Александровна
Смирнова Елена Валентиновна
Сотников Алексей Александрович
Степанов Павел Валерьевич
Сюзев Владимир Васильевич
Фетисов Михаил Вячеславович
Фомин Михаил Михайлович
Хартов Вячеслав Яковлевич
Юбилей кафедры ИУ6
ГЭК
ГЭК магистров 2024
ГЭК бакалавров 2024
О кафедре
Общая информация о кафедре ИУ6
Научная работа на кафедре
Кафедра ИУ6 на факультете АК
Абитуриентам
Ресурсы для абитуриентов
Информация для абитуриентов
Форум для абитуриентов
Шаг в будущее
Инструкции по системе ДО
Литература о Moodle (гостевой доступ)
Поддержка Moodle
Разработка Moodle
Трекер Moodle
Документация Moodle
Новости Moodle
Вы используете гостевой доступ (
Вход
)
Перейти к основному содержанию
Искусственный интеллект
В начало
Курсы
Искусственный интеллект
Лекции 2024 (Актуальные)
ИИ 2024. Лекция 7. Обучение без учителя. Кластеризация, сжатие данных.
ИИ 2024. Лекция 7. Обучение без учителя. Кластеризация, сжатие данных.
Нажмите на ссылку
ИИ_2024_Лекция_7.pptx
, чтобы просмотреть файл.
Предыдущий элемент курса
◄ ИИ 2024. Лекция 6. Деревья решений. Ансамбли моделей.
Перейти на...
Перейти на...
Объявления
ИИ 2024. Лекция 1. Понятия ИИ и МО, основные термины
ИИ 2024. Лекция 2. CRISP-DM. Линейная регрессия. Функция ошибки. Градиентный спуск.
ИИ 2024. Лекция 3. Линейная регрессия: метрики модели, регуляризация. Подбор гиперпараметров. Разбиение данных.
ИИ 2024. Лекция 4. Классификация. Логистическая регрессия. Метрики качества классификации.
ИИ 2024. Лекция 5. Матричные вычисления. Предобработка данных.
ИИ 2024. Лекция 6. Деревья решений. Ансамбли моделей.
00. k ближайших соседей
01. Линейная регрессия
02. Логистическая регрессия
03. Деревья решений. Ансамбли
Примеры работы с Series и DataFrame
Рубежный контроль №1
Рубежный контроль №2
Рубежный контроль №1 (пересдача)
Рубежный контроль №1 (пересдача №2)
Рубежный контроль №2 (пересдача)
Рубежный контроль №3
Рубежный контроль №3 (пересдача)
ЛР №1: файл .ipynb
Лабораторная работа 1
Лабораторная работа 2
Лабораторная работа 3
Лабораторная работа 4
Следующий элемент курса
00. k ближайших соседей ►
В начало
Календарь
МГТУ имени Н.Э.Баумана