• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Краткий обзор моделей машинного обучения на основе деревьев скачать в хорошем качестве

Краткий обзор моделей машинного обучения на основе деревьев 2 года назад

Tree Based Machine Learning

decision tree algorithm

decision tree algorithm in machine learning

random forest algorithm in machine learning

random forest algorithm

decision tree in python

random forest python

gradient boosting machine learning

tree based models

machine learning

gradient boosting

random forest

decision tree

decision tree analysis

data science

data analytics

machine learning engineer

modeling

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Краткий обзор моделей машинного обучения на основе деревьев
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Краткий обзор моделей машинного обучения на основе деревьев в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Краткий обзор моделей машинного обучения на основе деревьев 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 Краткий обзор моделей машинного обучения на основе деревьев 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



Краткий обзор моделей машинного обучения на основе деревьев

Погрузитесь в мир древовидных моделей машинного обучения с помощью нашего подробного видеоруководства. Мы разберём все тонкости деревьев решений, случайных лесов и градиентных бустинговых машин (GBM), иллюстрируя их функциональность и уникальные преимущества в процессах принятия решений ИИ. На практических примерах Python с использованием набора данных Iris мы демонстрируем работу этих моделей: от визуализации деревьев решений до реализации случайных лесов и GBM. Кроме того, мы рассмотрим распространённые проблемы, такие как переобучение, обработка непрерывных переменных и работа с большими сложными наборами данных, предлагая эффективные решения и советы. Независимо от того, новичок вы или опытный специалист, это видео поможет вам улучшить понимание и навыки машинного обучения. Присоединяйтесь к нам в этом путешествии, чтобы освоить древовидные модели, применить свои знания в реальных проектах с данными и продвинуться по карьерной лестнице в постоянно развивающейся области науки о данных. ______________________________________________________________________ 👉 Подпишитесь на канал: https://bit.ly/2GsFxmA 👉 Плейлист с вопросами и ответами на собеседования по науке о данных: https://bit.ly/3jifw81 👉 Плейлист с советами по прохождению собеседований по науке о данных: https://bit.ly/2G5hNoJ 👉 Плейлист для проектов по науке о данных: https://bit.ly/StrataScratchProjectsY... 👉 Практикуйте ответы на реальные вопросы для собеседований по науке о данных: https://platform.stratascratch.com/co... ______________________________________________________________________ Хронология: Вступление: (0:00) Деревья решений (0:20) Случайный лес: (1:43) Глобальные бизнес-модели: (2:46) Проблемы и решения при внедрении деревьев решений (4:15) Заключение: (7:23) ______________________________________________________________________ О платформе: StrataScratch (https://platform.stratascratch.com/co...) — это платформа, позволяющая практиковаться в ответах на реальные вопросы для собеседований по науке о данных. Более 1000 вопросов для собеседований охватывают программирование (SQL и Python), статистику, теорию вероятности, понимание продукта и бизнес-кейсы. Итак, если вам нужна дополнительная практика в ответах на реальные вопросы для собеседований по науке о данных, посетите https://platform.stratascratch.com/co.... Все вопросы бесплатны, и вы даже можете выполнить код SQL и Python в IDE. Тем не менее, если вы хотите ознакомиться с решениями других пользователей или команды StrataScratch, вы можете использовать ss15 для получения скидки 15% на премиум-планы. ________________________________________________________________________________ Контакты: Если у вас есть вопросы, комментарии или отзывы, пожалуйста, оставьте их здесь! Также пишите нам по адресу team@stratascratch.com ______________________________________________________________________ #машинноеобучение #дереворешений #случайныелеса #моделирование #наукаоданных #аналитикаданных #специалистподаннымданных #алгоритммашинногообучения #учебникмашинногообучениядляначинающих #инженермашинногообучения

Comments
  • Разбор вопросов для собеседования по Python в Uber Data Science 4 года назад
    Разбор вопросов для собеседования по Python в Uber Data Science
    Опубликовано: 4 года назад
  • Когда не следует использовать машинное обучение 3 месяца назад
    Когда не следует использовать машинное обучение
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Decision Boundaries? | Module 2 Ep 8 4 дня назад
    Decision Boundaries? | Module 2 Ep 8
    Опубликовано: 4 дня назад
  • AI is changing the World Of Theoretical Physics, Fast. 1 день назад
    AI is changing the World Of Theoretical Physics, Fast.
    Опубликовано: 1 день назад
  • Solving Data Science Interview Questions in Python
    Solving Data Science Interview Questions in Python
    Опубликовано:
  • Paul Riechers - Transformers learn factored representations 6 дней назад
    Paul Riechers - Transformers learn factored representations
    Опубликовано: 6 дней назад
  • Why Data Engineering Is Better Than Data Science (Seriously, Fight Me) 6 месяцев назад
    Why Data Engineering Is Better Than Data Science (Seriously, Fight Me)
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Overfitting, Regularisation & Scikit-Learn: The Complete Guide | ML Foundations Ep. 4 6 дней назад
    Overfitting, Regularisation & Scikit-Learn: The Complete Guide | ML Foundations Ep. 4
    Опубликовано: 6 дней назад
  • Latent Space 6 дней назад
    Latent Space
    Опубликовано: 6 дней назад
  • Intro to Machine Learning w/ Michael Rusu 10 дней назад
    Intro to Machine Learning w/ Michael Rusu
    Опубликовано: 10 дней назад
  • Tokens, Embeddings & Attention: How AI Understands Language | MIS 769 Week 05 2 недели назад
    Tokens, Embeddings & Attention: How AI Understands Language | MIS 769 Week 05
    Опубликовано: 2 недели назад
  • OpenAI is Suddenly in Trouble 4 дня назад
    OpenAI is Suddenly in Trouble
    Опубликовано: 4 дня назад
  • No, A.I. Is Not Going To Replace Software 1 день назад
    No, A.I. Is Not Going To Replace Software
    Опубликовано: 1 день назад
  • Panika w Moskwie. Front SIĘ POSYPAŁ. Plan Putina UPADŁ. Desant wszedł na tyły Rosjan. 8 часов назад
    Panika w Moskwie. Front SIĘ POSYPAŁ. Plan Putina UPADŁ. Desant wszedł na tyły Rosjan.
    Опубликовано: 8 часов назад
  • Тенденции повышения эффективности в области науки о данных к 2026 году 2 недели назад
    Тенденции повышения эффективности в области науки о данных к 2026 году
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Когда A/B-тестирование лжет: объяснение парадокса Симпсона 6 дней назад
    Когда A/B-тестирование лжет: объяснение парадокса Симпсона
    Опубликовано: 6 дней назад
  • Неясные вопросы по науке о данных? Как ответить с уверенностью 3 месяца назад
    Неясные вопросы по науке о данных? Как ответить с уверенностью
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • LLM Deep Dive: Practitioner vs. Researcher Path (Which One's For You?) 1 год назад
    LLM Deep Dive: Practitioner vs. Researcher Path (Which One's For You?)
    Опубликовано: 1 год назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5