• 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

Master K-Fold Cross-Validation for Machine Learning скачать в хорошем качестве

Master K-Fold Cross-Validation for Machine Learning 10 месяцев 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...
Master K-Fold Cross-Validation for Machine Learning
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Master K-Fold Cross-Validation for Machine Learning в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Master K-Fold Cross-Validation for Machine Learning 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 Master K-Fold Cross-Validation for Machine Learning 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



Master K-Fold Cross-Validation for Machine Learning

This video covers K-Fold Cross-Validation, a critical method for assessing machine learning models. Learn how to split your data into multiple folds, train on subsets, and validate models effectively. This technique ensures reliable metrics and helps prevent overfitting, making it essential for robust model evaluation. Course Link HERE: https://sds.courses/ml-2 You can also find us here: Website: https://www.superdatascience.com/ Facebook:   / superdatascience   Twitter:   / superdatasci   LinkedIn:   / superdatascience   Contact us at: [email protected] Chapters: 00:00 Introduction to K-Fold Cross-Validation 00:34 Schools of Thought on Testing 01:05 Splitting Data for Validation 01:34 How K-Fold Cross-Validation Works 02:34 Rotating Validation Folds 04:03 Aggregating Metrics for Reliability 05:03 Refining Models with Cross-Validation 06:05 Alternative Approaches to K-Fold 07:42 Combining Traditional and K-Fold Validation 08:43 Avoiding Data Leakage 09:06 Conclusion and Best Practices #KFoldCrossValidation #MachineLearning #ModelValidation #MLTutorial #DataScience #AIExplained #ModelMetrics #Overfitting #ValidationTechniques #BoostModelAccuracy #MLConcepts #AIModels #KFoldTutorial #DataProcessing #MLTips The video explains *K-Fold Cross-Validation*, a crucial technique in machine learning for evaluating model performance. It focuses on: Purpose: K-Fold Cross-Validation ensures reliable metrics by splitting data into multiple folds, training on subsets, and validating on unseen data, reducing the risk of overfitting and reliance on a single test set. Process: The training data is divided into K folds (e.g., 10). The model trains on K-1 folds while the remaining fold is used for validation. This process repeats K times, rotating the validation fold each time. Aggregated Metrics: The results from each fold are combined to assess the model's overall performance, providing a more robust evaluation than traditional train-test splits. Schools of Thought: The video discusses different approaches, including using K-Fold Cross-Validation with or without a separate test set. Refinement: If the aggregated metrics are unsatisfactory, hyperparameters or the model itself can be adjusted and re-evaluated. Variations: Alternative workflows, such as using K-Fold as a supplementary validation method after a traditional train-test split, are also explored. Key Considerations: Emphasizes avoiding data leakage and the importance of consistent hyperparameters across folds. This video provides a detailed, beginner-friendly overview of K-Fold Cross-Validation, making it a valuable resource for improving model validation workflows in machine learning.

Comments
  • How XGBoost Builds Smarter Decision Trees 10 месяцев назад
    How XGBoost Builds Smarter Decision Trees
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • 16 - Self-Organizing Map (SOM) | Machine Learning Distilled 3 месяца назад
    16 - Self-Organizing Map (SOM) | Machine Learning Distilled
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Jacek Bartosiak: Rosja w czasie wojny rozniesie Polskę w pył | KLUB PRZYJACIÓŁ METALI ZIEM RZADKICH 2 часа назад
    Jacek Bartosiak: Rosja w czasie wojny rozniesie Polskę w pył | KLUB PRZYJACIÓŁ METALI ZIEM RZADKICH
    Опубликовано: 2 часа назад
  • Полное руководство по перекрестной проверке 3 года назад
    Полное руководство по перекрестной проверке
    Опубликовано: 3 года назад
  • 298 - What is k fold cross validation? 2 года назад
    298 - What is k fold cross validation?
    Опубликовано: 2 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
  • LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили! 7 дней назад
    LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!
    Опубликовано: 7 дней назад
  • Master Ensemble Models: Bagging vs Boosting in Machine Learning EXPLAINED 10 месяцев назад
    Master Ensemble Models: Bagging vs Boosting in Machine Learning EXPLAINED
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Основы машинного обучения: Кросс-валидация. 7 лет назад
    Основы машинного обучения: Кросс-валидация.
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Краткое объяснение больших языковых моделей 1 год назад
    Краткое объяснение больших языковых моделей
    Опубликовано: 1 год назад
  • Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ 1 месяц назад
    Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Cross-Validation for Time Series Forecasting | Python Tutorial 2 года назад
    Cross-Validation for Time Series Forecasting | Python Tutorial
    Опубликовано: 2 года назад
  • K-Fold Cross Validation: Explanation + Tutorial in Python, Scikit-Learn & NumPy 4 года назад
    K-Fold Cross Validation: Explanation + Tutorial in Python, Scikit-Learn & NumPy
    Опубликовано: 4 года назад
  • TOP Christmas Songs Playlist 2026 ❄️  Mariah Carey, Ariana Grande, Justin Bieber, Christmas Songs 6 дней назад
    TOP Christmas Songs Playlist 2026 ❄️ Mariah Carey, Ariana Grande, Justin Bieber, Christmas Songs
    Опубликовано: 6 дней назад
  • Cross Validation 5 лет назад
    Cross Validation
    Опубликовано: 5 лет назад
  • 4 шага, которые превращают ответы ChatGPT до уровня 98/100 1 месяц назад
    4 шага, которые превращают ответы ChatGPT до уровня 98/100
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Объяснение перекрестной проверки! 3 года назад
    Объяснение перекрестной проверки!
    Опубликовано: 3 года назад
  • Claude Code: полный гайд по AI-кодингу (хаки, техники и секреты) 2 месяца назад
    Claude Code: полный гайд по AI-кодингу (хаки, техники и секреты)
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • MFML 065 - Understanding k-fold cross-validation 3 года назад
    MFML 065 - Understanding k-fold cross-validation
    Опубликовано: 3 года назад
  • Перекрёстная проверка по K-свертке, стратифицированная K-свертка, перекрёстная проверка с исключе... 2 года назад
    Перекрёстная проверка по K-свертке, стратифицированная K-свертка, перекрёстная проверка с исключе...
    Опубликовано: 2 года 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