DigitableCourses
Настройки портала
Показать возможности портала

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.

База знаний

Тема: регуляризация

5 материалов в этой теме.

Материалы

5 на странице
Статья

Решающие деревья

Как устроены решающие деревья: жадное рекурсивное разбиение, критерии Джини и энтропии, обрезка по сложности, работа с категориями и пропусками, ловушки важности …

#машинное обучение#решающие деревья#интерпретируемость
16 мин
Статья

Переобучение, bias-variance и регуляризация

Почему модель, идеальная на обучении, проваливается в проде: строгое разложение ошибки на смещение и дисперсию, диагностика по кривым обучения, вся линейка …

#машинное обучение#регуляризация#переобучение
26 мин
Статья

Обучение сетей: оптимизаторы, инициализация, нормализация, регуляризация

Полный разбор того, что происходит между «есть архитектура» и «есть работающая модель»: ландшафт потерь, SGD и Adam, learning rate schedule, инициализация весов, …

#нейросети#глубокое обучение#оптимизация
22 мин
Статья

Метод опорных векторов и ядерный трюк

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 …

#машинное обучение#классификация#оптимизация
18 мин
Статья

Линейная и логистическая регрессия

Два базовых линейных алгоритма ML от первых принципов: МНК как проекция, нормальное уравнение и градиентный спуск, регуляризация Ridge/Lasso, логит-преобразование, …

#машинное обучение#линейные модели#регрессия
19 мин