Шаг 109. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Классификация новостных лент: пример классификации в несколько классов. Подведение итогов
Шаг 110. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Предсказание цен на дома: пример регрессии (общие сведения)
Шаг 111. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Предсказание цен на дома: пример регрессии. Набор данных с ценами на жилье в Бостоне
Шаг 112. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Предсказание цен на дома: пример регрессии. Подготовка данных
Шаг 113. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Предсказание цен на дома: пример регрессии. Конструирование модели
Шаг 114. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Предсказание цен на дома: пример регрессии. Оценка решения методом перекрестной проверки по K блокам
Шаг 115. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Предсказание цен на дома: пример регрессии. Оценка решения методом перекрестной проверки по K блокам (окончание)
Шаг 116. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Предсказание цен на дома: пример регрессии. Предсказания на новых данных
Шаг 117. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Предсказание цен на дома: пример регрессии. Подведение итогов
Шаг 118. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Предсказание цен на дома: пример регрессии. Краткие итоги
Шаг 119. Основы машинного обучения (общие сведения)
Шаг 120. Основы машинного обучения. Обобщение: цель машинного обучения (общие сведения)