• 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

Kaggle Winning Solution Xgboost Algorithm - Learn from Its Author, Tong He скачать в хорошем качестве

Kaggle Winning Solution Xgboost Algorithm - Learn from Its Author, Tong He 10 лет 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...
Kaggle Winning Solution Xgboost Algorithm - Learn from Its Author, Tong He
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Kaggle Winning Solution Xgboost Algorithm - Learn from Its Author, Tong He в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Kaggle Winning Solution Xgboost Algorithm - Learn from Its Author, Tong He 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 Kaggle Winning Solution Xgboost Algorithm - Learn from Its Author, Tong He 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



Kaggle Winning Solution Xgboost Algorithm - Learn from Its Author, Tong He

Speaker Bio: Tong He was a data scientist at Supstat Inc. He has been an active R programmer and developer for 5 years. He is the author of the R package XGBoost, currently one of the most popular and contest-winning tools on kaggle.com. Pre-requisite: R /Calculus Preparation: A laptop with R installed. Windows users might need to have RTools installed as well. Agenda: Introduction of Xgboost Real World Application Model Specification Parameter Introduction Advanced Features Kaggle Winning Solution Reference: https://github.com/dmlc/xgboost

Comments
  • Learn Kaggle techniques from Kaggle #1, Owen Zhang 10 лет назад
    Learn Kaggle techniques from Kaggle #1, Owen Zhang
    Опубликовано: 10 лет назад
  • XGBoost Part 1 (of 4): Regression 6 лет назад
    XGBoost Part 1 (of 4): Regression
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Anna Veronika Dorogush: Mastering gradient boosting with CatBoost | PyData London 2019 6 лет назад
    Anna Veronika Dorogush: Mastering gradient boosting with CatBoost | PyData London 2019
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Всего 40 строк кода 3 дня назад
    Всего 40 строк кода
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Визуальное руководство по деревьям с градиентным усилением (xgboost) 5 лет назад
    Визуальное руководство по деревьям с градиентным усилением (xgboost)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Winning Data Science Competitions:   Jeong-Yoon Lee 10 лет назад
    Winning Data Science Competitions: Jeong-Yoon Lee
    Опубликовано: 10 лет назад
  • 193 - What is XGBoost and is it really better than Random Forest and Deep Learning? 5 лет назад
    193 - What is XGBoost and is it really better than Random Forest and Deep Learning?
    Опубликовано: 5 лет назад
  • 196 - Что такое Light GBM и чем он отличается от XGBoost? 5 лет назад
    196 - Что такое Light GBM и чем он отличается от XGBoost?
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Алгоритм случайного леса наглядно объяснен! 4 года назад
    Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!
    Опубликовано: 4 года назад
  • How to Become a Kaggle #1: An introduction to model stacking - Data Science Festival 8 лет назад
    How to Become a Kaggle #1: An introduction to model stacking - Data Science Festival
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Зачем нужна топология? 2 недели назад
    Зачем нужна топология?
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде 13 дней назад
    Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде
    Опубликовано: 13 дней 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
  • Gradient Boosting Method and Random Forest - Mark Landry 10 лет назад
    Gradient Boosting Method and Random Forest - Mark Landry
    Опубликовано: 10 лет назад
  • Swiss tables в Go. Наиболее полный разбор внутреннего устройства новой мапы 10 дней назад
    Swiss tables в Go. Наиболее полный разбор внутреннего устройства новой мапы
    Опубликовано: 10 дней назад
  • Jaroslaw Szymczak - Gradient Boosting in Practice: a deep dive into xgboost 8 лет назад
    Jaroslaw Szymczak - Gradient Boosting in Practice: a deep dive into xgboost
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Tuning Model Hyper-Parameters for XGBoost and Kaggle 6 лет назад
    Tuning Model Hyper-Parameters for XGBoost and Kaggle
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Задача из вступительных Стэнфорда 3 года назад
    Задача из вступительных Стэнфорда
    Опубликовано: 3 года назад
  • Gradient Boost Part 1 (of 4): Regression Main Ideas 6 лет назад
    Gradient Boost Part 1 (of 4): Regression Main Ideas
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Проблема нержавеющей стали 9 дней назад
    Проблема нержавеющей стали
    Опубликовано: 9 дней 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