Лекция 9. Экспоненциальное сглаживание. Распознавание образов: метод к-го ближайшего соседа

Экспоненциальное сглаживание Метод Holt'а-Winters'а. Локальный тренд, локальная сезонность.
Терминология: Machine Learning, Artificial Intelligence, Data Mining и Pattern Recognition.
Метод к-го ближайшего соседа. Состоятельность метода. Lazy learning (ленивое обучение). Feature Selection. Кросс-валидация. k-fold кросс-валидация. Overfitting (Чрезмерная подгонка). Обучающая и тестовая выборки.
Лекция №9 в курсе "Анализ данных на R в примерах и задачах" (весна 2016).
Преподаватель курса: Вадим Леонардович Аббакумов
Страница лекции на сайте CS центра: goo.gl/1szQ2Q
Ссылка на все лекции курса: goo.gl/1VmEdf

[@azizabishev1684]

19:26 Папка со Старкрафтом :) Респект Вадиму Леонардовичу!

[@zefirch1ck]

Понятная и интересная лекция)

[@hannimedable]

На сайте курса поменяли дизайн, теперь вложенные файлы не возможно скачать.

[@CompscicenterRu]

Дмитрий, подправили, спасибо! Теперь вложенные файлы можно скачивать:)

[@orgiltumee3717]

КОЛЛЕГИ ПОНЯТНО ? ))

[@hannimedable]

понятно коллеги?