📌 PROYECTO #2 - CLASIFICACIÓN de enfermos de DIABETES con PYTHON - скачать видео с ютуба бесплатно по ссылке

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: PROYECTO #2 - CLASIFICACIÓN de enfermos de DIABETES con PYTHON в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно PROYECTO #2 - CLASIFICACIÓN de enfermos de DIABETES con PYTHON 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 PROYECTO #2 - CLASIFICACIÓN de enfermos de DIABETES con PYTHON 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

PROYECTO #2 - CLASIFICACIÓN de enfermos de DIABETES con PYTHON

El conjunto de datos de la diabetes, es un conjunto que nos permite hacer uso de distintas técnias. No solo de machine learning, sino también de la manipulación de datos corrigiendo los errores presentes desde origen. Utilizaremos Python para resolver este problema, utilizando el algoritmo de K-NN, viendo distintas técnicas para calificar el rendimiento del algoritmo. Conviértete en miembro de este canal para disfrutar de ventajas: / @adrian_cancino CURSO DE MACHINE LEARNING DESDE CERO - • CURSO de MACHINE LEARNING desde CERO | (CO... PROYECTO ANTERIOR - • PROYECTO #1 - CLASIFICACIÓN de SUPERVIVIEN... REPOSITORIO - https://github.com/Adrian-Cancino/Dat... Redes sociales: Tiktok: / adrian.cancino Instagram: / adrian__cancino LinkedIn: / adrian-cancino SECCIONES DEL VIDEO 00:00 - Introducción 00:43 - Inicio del proyecto 06:07 - EDA y Data Wrangling 18:07 - Correlación de variables 24:23 - Escalado de variables 29:37 - Cración del modelo de Machine Learning 40:46 - Métricas avanzadas 55:40 - Fin

Comments