magnet:?xt=urn:btih:10E95DB4EB5B451CA05AB9463E012E5CB22BAF90
08. Практическое занятие по темам, изученным в первом модуле/08.mp4 327.0 MB05. Задача регрессии. Линейная регрессия/05.mp4 237.9 MB06. Логистическая регрессия/06.mp4 230.8 MB04. Задача классификации. Метод ближайших соседей (kNN)/04.mp4 200.0 MB07. Feature engineering and advanced preprocessing/07.mp4 194.5 MB02. Базовые инструменты анализа данных в Python/02.mp4 191.0 MB03. Exploratory Data Analysis and Preprocessing/03_1.mp4 154.9 MB09. Метод опорных векторов/09.mp4 147.6 MB01. Введение в машинное обучение/01.mp4 81.6 MB03. Exploratory Data Analysis and Preprocessing/03_2.mp4 27.3 MB
01. Введение в машинное обучение/01.pdf 19.7 MB05. Задача регрессии. Линейная регрессия/05.pdf 9.9 MB06. Логистическая регрессия/06.pdf 9.5 MB
04. Задача классификации. Метод ближайших соседей (kNN)/04.ipynb 1.6 MB06. Логистическая регрессия/logres_practice.ipynb 1.5 MB08. Практическое занятие по темам, изученным в первом модуле/Regression.ipynb 884.0 kB09. Метод опорных векторов/09.ipynb 789.3 kB05. Задача регрессии. Линейная регрессия/05_practice.ipynb 746.3 kB06. Логистическая регрессия/log_regression.ipynb 584.0 kB03. Exploratory Data Analysis and Preprocessing/03.ipynb 563.8 kB
06. Логистическая регрессия/homework.txt