У нас вы можете посмотреть бесплатно Machine Learning Data Preprocessing Explained with Python (Google Colab) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
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
In this video, we cover Data Preprocessing in Machine Learning using Python (Google Colab) step by step. Data preprocessing is the most important step in any ML project, and here I’ll show you how to clean, transform, and prepare raw data before training models. 📌 What you’ll learn in this video: Data Cleaning (handling missing values, duplicates, inconsistent data) Encoding categorical features Feature Scaling (Normalization & Standardization) Feature Selection & Dimensionality Reduction basics Splitting data into Training & Test sets By the end of this tutorial, you’ll understand how to preprocess datasets for Machine Learning models efficiently. 👉 Tools used: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Google Colab If you found this helpful, don’t forget to Like 👍, Share ↗, and Subscribe 🔔 for more ML tutorials! #machinelearning #datapreprocessing #python #googlecolab #mltutorial