• 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

Lecture 20: Implementing Regularization in Python for Logistic Regression скачать в хорошем качестве

Lecture 20: Implementing Regularization in Python for Logistic Regression 1 год 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...
Lecture 20: Implementing Regularization in Python for Logistic Regression
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Lecture 20: Implementing Regularization in Python for Logistic Regression в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Lecture 20: Implementing Regularization in Python for Logistic Regression 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 Lecture 20: Implementing Regularization in Python for Logistic Regression 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



Lecture 20: Implementing Regularization in Python for Logistic Regression

Welcome to Lecture 20 of Machine Learning: Teach by Doing project. Today, we will write a Python code to implement regularization on a complex dataset. I do everything from scratch in Python, without using any packages or libraries. 0:00 Introduction 1:20 Dataset 4:45 Features 9:35 Regularization 16:25 Python code: No regularization 34:28 Python code: Regularization 41:09 Hyperparameter tuning 50:12 Conclusion ✉️ Join our FREE Newsletter: https://vizuara.ai/our-newsletter/ ================================================= Machine Learning: Teach by Doing is a project started by the co-founders of Vizuara: Dr. Raj Dandekar (IIT Madras Btech, MIT PhD), Dr. Rajat Dandekar (IIT Madras Mtech, Purdue PhD) and Dr. Sreedath Panat (IIT Madras Mtech, MIT PhD). In 2018, Dr. Raj Dandekar attended his first ML lecture at MIT and it transformed his life. The next four years: He mastered ML, published ML research, did ML internships and corporate jobs, and finally obtained his ML PhD from MIT. Machine Learning: Teach by Doing is not a normal video course. In this project, we will begin learning ML from scratch, along with you. Everyday, we will post what we learnt the previous day. We will make lecture notes, and also share reference material. As we learn the material again, we will share thoughts on what is actually useful in industry and what has become irrelevant. We will also share a lot of information on which subject contains open areas of research. Interested students can also start their research journey there. Students who are confused or stuck in their ML journey, maybe courses and offline videos are not inspiring enough. What might inspire you is if you see someone else learning machine learning from scratch. No cost. No hidden charges. Pure old school teaching and learning. ================================================= 🌟 Meet Our Team: 🌟 🎓 Dr. Raj Dandekar (MIT PhD, IIT Madras department topper) 🔗 LinkedIn:   / raj-abhijit-dandekar-67a33118a   🎓 Dr. Rajat Dandekar (Purdue PhD, IIT Madras department gold medalist) 🔗 LinkedIn:   / rajat-dandekar-901324b1   🎓 Dr. Sreedath Panat (MIT PhD, IIT Madras department gold medalist) 🔗 LinkedIn:   / sreedath-panat-8a03b69a  

Comments
  • Lecture 21: Linear Regression Introduction 1 год назад
    Lecture 21: Linear Regression Introduction
    Опубликовано: 1 год назад
  • Build your own brain tumor classification CNN application in Python 1 год назад
    Build your own brain tumor classification CNN application in Python
    Опубликовано: 1 год назад
  • Machine Learning: Teach by Doing
    Machine Learning: Teach by Doing
    Опубликовано:
  • Decision Tree - Machine Learning
    Decision Tree - Machine Learning
    Опубликовано:
  • Build a Small Language Model (SLM) From Scratch | Make it Your Personal Assistant | Tech Edge AI 3 месяца назад
    Build a Small Language Model (SLM) From Scratch | Make it Your Personal Assistant | Tech Edge AI
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Important tuning parameters for LogisticRegression 4 года назад
    Important tuning parameters for LogisticRegression
    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
  • ✓ Триангуляция сферы. Математика для химии и геймдева | Математика вокруг нас | Борис Трушин 2 недели назад
    ✓ Триангуляция сферы. Математика для химии и геймдева | Математика вокруг нас | Борис Трушин
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Все, что вам нужно знать о теории управления 3 года назад
    Все, что вам нужно знать о теории управления
    Опубликовано: 3 года назад
  • Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности 5 месяцев назад
    Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • Trump’s Name in Epstein Files “More Than ONE MILLION 6 часов назад
    Trump’s Name in Epstein Files “More Than ONE MILLION" Times & MAGA Explodes with Rage Over Bad Bunny
    Опубликовано: 6 часов назад
  • Лучший Гайд по Kafka для Начинающих За 1 Час 1 год назад
    Лучший Гайд по Kafka для Начинающих За 1 Час
    Опубликовано: 1 год назад
  • PyDMD: пакет Python для динамического разложения по модам (DMD) 1 месяц назад
    PyDMD: пакет Python для динамического разложения по модам (DMD)
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • 4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation 4 года назад
    4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation
    Опубликовано: 4 года назад
  • Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем 1 месяц назад
    Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • КАК УСТРОЕН TCP/IP? 1 год назад
    КАК УСТРОЕН TCP/IP?
    Опубликовано: 1 год назад
  • Что такое эмбеддинги? Объяснение векторных представлений 11 дней назад
    Что такое эмбеддинги? Объяснение векторных представлений
    Опубликовано: 11 дней назад
  • Для Чего РЕАЛЬНО Нужен был ГОРБ Boeing 747? 3 месяца назад
    Для Чего РЕАЛЬНО Нужен был ГОРБ Boeing 747?
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией 1 год назад
    Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией
    Опубликовано: 1 год назад
  • Декораторы Python — наглядное объяснение 2 месяца назад
    Декораторы Python — наглядное объяснение
    Опубликовано: 2 месяца 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