Feature Scaling - Standardization | Day 24 | 100 Days of Machine Learning скачать в хорошем качестве
Feature Scaling - Standardization | Day 24 | 100 Days of Machine Learning
4 года назад
Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Повторяем попытку...
Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Feature Scaling - Standardization | Day 24 | 100 Days of Machine Learning в качестве 4k
У нас вы можете посмотреть бесплатно Feature Scaling - Standardization | Day 24 | 100 Days of Machine Learning или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
-
Информация по загрузке:
Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Feature Scaling - Standardization | Day 24 | 100 Days of Machine Learning в формате MP3:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Feature Scaling - Standardization | Day 24 | 100 Days of Machine Learning
Standardization transforms numerical features to have a mean of 0 and a standard deviation of 1, aiding in comparing and interpreting features with different scales. Code used : https://github.com/campusx-official/1... ============================ Do you want to learn from me? Check my affordable mentorship program at : https://learnwith.campusx.in/s/store ============================ 📱 Grow with us: CampusX' LinkedIn: / campusx-official CampusX on Instagram for daily tips: / campusx.official My LinkedIn: / nitish-singh-03412789 Discord: / discord Instagram: / campusx.official E-mail us at [email protected] ⌚Time Stamps⌚ 00:00 - Intro 01:10 - What is feature scaling? 02:16 - Why do we need feature scaling? 04:58 - Types of feature scaling 06:00 - Standardization - Intuition 13:55 - Code Example and Impact of Outliers 23:20 - Why scaling is important? 28:22 - When should you use Standardization?
Comments