Решающие деревья
Как устроены решающие деревья: жадное рекурсивное разбиение, критерии Джини и энтропии, обрезка по сложности, работа с категориями и пропусками, ловушки важности …
Локально и без аккаунта. Аккаунта нет, регистрация не нужна: введённое в инструменты остаётся в localStorage браузера и на сервер не уходит.
Свой счётчик считает открытия страниц и дочитывания: уезжает адрес и десятая доля текста. Без cookies и чужих счётчиков, IP не хранится, Do Not Track уважается. Как это проверить
Репозиторий портала не выложен, «открытым кодом» мы его не зовём. Открыто это:
Живёт портал на донатах, платных консультациях и разборах по запросу и покупке Workbench.
Планов делать курсы платными нет.
Выкладка от 16 сентября 2026, срез 95043e5
Что изменилось на портале с вашего прошлого захода. Полный список выкладок — в разделе «Что изменилось» на странице «О нас».
5 материалов в этой теме.
Как устроены решающие деревья: жадное рекурсивное разбиение, критерии Джини и энтропии, обрезка по сложности, работа с категориями и пропусками, ловушки важности …
Почему модель, идеальная на обучении, проваливается в проде: строгое разложение ошибки на смещение и дисперсию, диагностика по кривым обучения, вся линейка …
Полный разбор того, что происходит между «есть архитектура» и «есть работающая модель»: ландшафт потерь, SGD и Adam, learning rate schedule, инициализация весов, …
Как из идеи «раздвинь классы как можно шире» вырастает выпуклая задача оптимизации, почему решение зависит только от опорных векторов и как ядерный трюк даёт нелинейность …
Два базовых линейных алгоритма ML от первых принципов: МНК как проекция, нормальное уравнение и градиентный спуск, регуляризация Ridge/Lasso, логит-преобразование, …
По этому запросу ничего не найдено.