Телеграмм чат группы datasciencecourse страница 5270

11:10пожаловаться #1

Stanford CS229: Machine Learning | Autumn 2018 - YouTube

https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rMiGQp3WXShtMGgzqpfVfbU
вот, видимо, предыдущий запуск

YouTube

11:10пожаловаться #2

Alex Ololo in Machine learning

по теорверу / статистике хотелось б что то похожего как в dl school. с домашками и чатом для обсуждения. есть что в сети?

11:11пожаловаться #3

Я могу просто посоветовать Ульянкина на курсере, 4 и 5 курсы свежей спец-ии от Соколова (первые 2 тоже топ)

11:12пожаловаться #4

Он, например, на доске выводит связь MLE и основных лоссов в мл, я этого нигде не видел особо

11:12пожаловаться #5

в лучшем случае - просто проговаривают, что так и так, лосс не с потолка, а на самом деле это максимизация правдоподобия

11:13пожаловаться #6

в общем, дико рекомендую и курсы и его конкретно, он в тг даже отвечает на вопросы по курсу

11:16пожаловаться #7

Переслано от Valery

А это какие кроме логлосса, МАЕ,MSE, квантильного лосса?

11:16пожаловаться #9

их и выводит)

11:16пожаловаться #10

А... ну это много где есть)

малефікарка мене пор... in Machine learning

11:16пожаловаться #11

ма

можно ссылку на ульянкина?

11:16пожаловаться #12

ну вот я до сих пор как-то не встречал, мб ходил по вводным только

11:16пожаловаться #13

ну или не так конкретно

11:17пожаловаться #14

Ну ещё часто встречается вывод, что MAP оценка линрега с нормальным приором на веса сводится к задаче ридж регрессии

11:18пожаловаться #15

В общем, чтобы не прослыть сотрясателем воздуха - выводится там следующее:
MLE при ошибке из Гаусса = МСЕ - mean
MLE при ошибке из Лапласа = MAE - median
MLE для задачи бинарной классификации и сигмоиды для отображения в 0-1 = логлосс

11:19пожаловаться #16

а если не сложно, можно какую-нибудь ссылку?) А то я, кажется, готов уже начинаю быть к таким вещам ))

11:19пожаловаться #17

сек

11:19пожаловаться #18

Вроде и в этой специализации было, и в байесовских методах точно было

11:20пожаловаться #19

igor in Machine learning

Это какой мл или дл