Лекция 5. Случайный лес. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai скачать в хорошем качестве
Лекция 5. Случайный лес. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai
Трансляция закончилась 8 лет 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: Лекция 5. Случайный лес. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai в качестве 4k
У нас вы можете посмотреть бесплатно Лекция 5. Случайный лес. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai 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 Лекция 5. Случайный лес. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai 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
Лекция 5. Случайный лес. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai
То же видео, но с улучшенным звуком • Лекция 5. Случайный лес. Открытый курс Ope... (tnx to Denis Cera, Oleg Butko) На 5-ой лекции обсудим любопытнейший вопрос – почему много алгоритмов при правильном голосовании работают лучше, чем просто один, как это связано с "мудростью толпы". Обсудим бэггинг и случайный лес (Random Forest) и то, почему случайный лес на практике можно применять почти что "из коробки", без тщательной настройки. Сайт курса – mlcourse.ai О курсе на Хабре goo.gl/xh9rfl 5-ая тема на Хабре goo.gl/3hahmr Jupyter-notebooks в репозитории курса goo.gl/mwunds Демо-версия задания bit.ly/2huiinf При организационной поддержке Mail.Ru Group.
Comments