• 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

KNN Explained Step by Step | Supervised Learning Algorithm скачать в хорошем качестве

KNN Explained Step by Step | Supervised Learning Algorithm 5 дней назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
KNN Explained Step by Step | Supervised Learning Algorithm
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: KNN Explained Step by Step | Supervised Learning Algorithm в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно KNN Explained Step by Step | Supervised Learning Algorithm 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 KNN Explained Step by Step | Supervised Learning Algorithm 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



KNN Explained Step by Step | Supervised Learning Algorithm

In this video, I explain the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm step by step using Python. 📌 Google Colab Notebook (Complete Code): 👉 https://colab.research.google.com/drive/1j... This video covers: • What is KNN algorithm • Is KNN supervised or unsupervised • How KNN works step by step • Distance concept in KNN • Feature scaling using StandardScaler • Complete Python implementation • Confusion Matrix explanation • Choosing the best value of K • Prediction on new data This video is useful for: • Beginners in Machine Learning • College students • Exam and interview preparation If you find this video helpful, don’t forget to like, share, and subscribe.

Comments
  • Logistic Regression in ML for Beginners | With Code in Google Colab 7 дней назад
    Logistic Regression in ML for Beginners | With Code in Google Colab
    Опубликовано: 7 дней назад
  • Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем 8 дней назад
    Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем
    Опубликовано: 8 дней назад
  • HashMap and HashSet 7 дней назад
    HashMap and HashSet
    Опубликовано: 7 дней назад
  • K-Nearest Neighbors (KNN) FROM SCRATCH in Python 4 месяца назад
    K-Nearest Neighbors (KNN) FROM SCRATCH in Python
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Управление поведением LLM без тонкой настройки 12 дней назад
    Управление поведением LLM без тонкой настройки
    Опубликовано: 12 дней назад
  • MLflow Explained for Beginners | Step-by-Step Using Google Colab 11 дней назад
    MLflow Explained for Beginners | Step-by-Step Using Google Colab
    Опубликовано: 11 дней назад
  • Появляется новый тип искусственного интеллекта, и он лучше, чем LLMS? 14 часов назад
    Появляется новый тип искусственного интеллекта, и он лучше, чем LLMS?
    Опубликовано: 14 часов назад
  • Support Vector Machine (SVM) Explained with Google Colab | Machine Learning 3 дня назад
    Support Vector Machine (SVM) Explained with Google Colab | Machine Learning
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Алгоритм случайного леса наглядно объяснен! 4 года назад
    Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!
    Опубликовано: 4 года назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Декораторы Python — наглядное объяснение 1 месяц назад
    Декораторы Python — наглядное объяснение
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и... 2 года назад
    Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и...
    Опубликовано: 2 года назад
  • Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение 1 год назад
    Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • What is Semi-Supervised Learning? 10 месяцев назад
    What is Semi-Supervised Learning?
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Telecom Network Call Drop Analysis | EDA Minor Project | Python 2 дня назад
    Telecom Network Call Drop Analysis | EDA Minor Project | Python
    Опубликовано: 2 дня назад
  • K-nearest Neighbors (KNN) in 3 min 8 месяцев назад
    K-nearest Neighbors (KNN) in 3 min
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Почему «Трансформеры» заменяют CNN? 4 недели назад
    Почему «Трансформеры» заменяют CNN?
    Опубликовано: 4 недели назад
  • Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA] 1 месяц назад
    Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Краткое объяснение больших языковых моделей 1 год назад
    Краткое объяснение больших языковых моделей
    Опубликовано: 1 год назад
  • Как я учусь в 10 раз быстрее: Система с AI, Perplexity и NotebookLM 2 недели назад
    Как я учусь в 10 раз быстрее: Система с AI, Perplexity и NotebookLM
    Опубликовано: 2 недели назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

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