Телевидение

912 постов

Алгоритмы и структуры данных поиска: Кучи (начало). Хэширование (начало). Бабенко Максим

Бабенко Максим рассказывает о хеширование и специализированной структуре данных. k-ичные кучи, зависимость сложности операций от выбора k. Биномиальные (binomial), левацкие (leftlist) и косые (skew) кучи.
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Алгоритмы и структуры данных поиска: Порядковые статистики. Кучи. Часть 1. Бабенко Максим

Бабенко Максим рассказывает о порядковых статистиках. Нахождение порядковых статистик с помощью рандомизированной модификации алгоритма Quick-Sort. Линейность матожидания времени работы. Приближенные медианы. Выбор k-й порядковой статистики за линейное в худшем случае.…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Алгоритмы и структуры данных поиска: Функции быстрой сортировки и сортировки слиянием. Бабенко Максим

Бабенко Максим рассказывает о функциях быстрой сортировки и сортировки слиянием. Понятие о методе «разделяй и властвуй». Алгоритм Merge-Sort. Слияние двух упорядоченных списков. Оценка сложности. K-way Merge-Sort для работы во внешней…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Алгоритмы и структуры данных поиска: Сложность и модели вычислений. Анализ учетных стоимостей. Часть 2. Бабенко Максим

Во второй части лекции Бабенко Максим продолжил рассказ обо всех сложностях и моделях вычисления, а также об анализе учетных стоимостей. Анализ учетных стоимостей операций: функция потенциала, истинные и учетные стоимости.…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Алгоритмы и структуры данных поиска: Сложность и модели вычислений. Анализ учетных стоимостей. Часть 1. Бабенко Максим

Бабенко Максим рассказал обо всех сложностях и моделях вычисления, а также об анализе учетных стоимостей. Основные ресурсы: память и время. О-символика. Примеры моделей вычисления: машина Тьюринга, RAM-машина. Сложность в среднем…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Вероятностные тематические модели коллекций текстовых документов (продолжение). Воронцов Константин

Воронцов Константин  рассказывает о вероятностных тематических моделях коллекций текстовых документов (продолжение). Введение в тематическое моделирование Мотивации и постановка задачи Модели PLSA и LDA. EM-алгоритм Проблема неустойчивости решения Аддитивная регуляризация тематических…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Вероятностные тематические модели коллекций текстовых документов. Воронцов Константин

Воронцов Константин  рассказывает о вероятностных тематических моделях коллекций текстовых документов. Введение в тематическое моделирование Мотивации и постановка задачи Модели PLSA и LDA. EM-алгоритм Проблема неустойчивости решения Аддитивная регуляризация тематических моделей…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Обучение с подкреплением. Воронцов Константин

Воронцов Константин  рассказывает об обучении с подкреплением. Задача о многоруком бандите Простая постановка задачи Жадные и полужадные стратегии Адаптивные стратегии Общий случай: среда с состояниями Общая постановка задачи Метод временных…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Методы кластеризации. Воронцов Константин

Воронцов Константин  рассказывает о методах кластеризации. Статистические методы кластеризации Постановка задачи кластеризации EM-алгоритм Метод k-средних Сети Кохонена Модели конкурентного обучения Карты Кохонена Иерархическая кластеризация (таксономия) Агломеративная иерархическая кластеризация Дендрограмма и…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Коллаборативная фильтрация. Воронцов Константин

Воронцов Константин  рассказывает о коллаборативной фильтрации. Постановка задачи и приложения Постановка задачи Примеры приложений Модели коллаборативной фильтрации Корреляционные модели Модели, основанные на хранении данных Задача восстановления пропущенных значений Функции близости…
Смотреть материал
Поделиться
Numeralis
Удивительный мир Digital маркетинга