• 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

RÉGRESSION LINÉAIRE NUMPY - ML#8 скачать в хорошем качестве

RÉGRESSION LINÉAIRE NUMPY - ML#8 6 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...
RÉGRESSION LINÉAIRE NUMPY - ML#8
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: RÉGRESSION LINÉAIRE NUMPY - ML#8 в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно RÉGRESSION LINÉAIRE NUMPY - ML#8 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 RÉGRESSION LINÉAIRE NUMPY - ML#8 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



RÉGRESSION LINÉAIRE NUMPY - ML#8

Comment développer un programme de régression linéaire avec Numpy ? Dans ce tutoriel je vous montre toutes les étapes pour développer une régression linéaire avec Numpy. Dans ce programme de Machine Learning réalisé dans Python, nous utiliserons Numpy, Matplotlib pyplot et sklearn. Je vous montre également comment tracer des courbes d'apprentissage, ce qui nous permet de visualiser la minimisation de la fonction coût et ainsi vérifier si la machine réussit son apprentissage de la régression linéaire ! Pour finir je vous montre comment faire l'évaluation finale de votre modèle avec le coefficient de détermination, qui est une métrique très connue et ainsi plus utile pour montrer à votre patron la performance de votre modèle. Vous l'aurez deviné cette vidéo est assez longue donc je vous fournis ci-dessous le timecode pour vous rendre directement à certaines sections: ► Timecode de la vidéo : 00:00 : Intro 00:24 : Chargement des libraries 01:50 : Génération d'un Dataset et des tableaux Numpy adéquates 08:01 : Implémentation du modèle linéaire 09:50 : Implémentation de la fonction coût : Mean Squared Error (MSE) 11:58 : Implémentation du Gradient et de la Descente de Gradient 14:50 : Entrainement du modèle de Régression Linéaire 18:00 : Courbe d'apprentissage 20:25 : Coefficient de détermination ► MON SITE INTERNET EN COMPLÉMENT DE CETTE VIDÉO: https://www.machinelearnia.com/ ► REJOINS NOTRE COMMUNAUTÉ DISCORD   / discord   ► Me soutenir financièrement sur Tipeee (et obtenir des vidéos BONUS) https://fr.tipeee.com/machine-learnia ► Recevez gratuitement mon livre numérique: "APPRENDRE LE MACHINE LEARNING EN UNE SEMAINE" https://www.machinelearnia.com/appren... ► Télécharger gratuitement mes codes sur github: https://github.com/MachineLearnia ► Abonnez-vous :    / @machinelearnia   ► Pour en savoir plus : Visitez Machine Learnia : https://www.machinelearnia.com/ ► Qui suis-je ? Je suis Guillaume Saint-Cirgue, Senior Data Scientist avec plus de 8 ans d’expérience dans les secteurs de la tech, l’aviation, la robotique, l’énergie, et les usines connectées. En 2019, j’ai créé Machine Learnia dans le but de partager mes connaissances dans le domaine de l’intelligence artificielle. Mon objectif est d’expliquer en détail le fonctionnement du Machine Learning et de ses algorithmes, tout en rendant ces concepts accessibles à tous. Je suis convaincu qu'il ne suffit pas de survoler l'aspect mathématique de ce domaine; il est essentiel de s'y plonger en profondeur pour se démarquer. Cette approche a déjà convaincu plus de 150 000 personnes, et ceux que je forme aujourd'hui comptent parmi les meilleurs du secteur. ► Une question ? Contactez-moi: [email protected]

Comments
  • RÉGRESSION LINÉAIRE MULTIPLE AVEC NUMPY - ML#9 6 лет назад
    RÉGRESSION LINÉAIRE MULTIPLE AVEC NUMPY - ML#9
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Machine Learning for Everybody – Full Course 3 года назад
    Machine Learning for Everybody – Full Course
    Опубликовано: 3 года назад
  • DESCENTE DE GRADIENT (GRADIENT DESCENT) - ML#4 6 лет назад
    DESCENTE DE GRADIENT (GRADIENT DESCENT) - ML#4
    Опубликовано: 6 лет назад
  • MACHINE LEARNING FRANCAIS FORMATION COMPLETE
    MACHINE LEARNING FRANCAIS FORMATION COMPLETE
    Опубликовано:
  • Méthodes de sélection de variables pour les modèles | Séminaire 1 год назад
    Méthodes de sélection de variables pour les modèles | Séminaire
    Опубликовано: 1 год назад
  • SKLEARN tutoriel français Machine Learning
    SKLEARN tutoriel français Machine Learning
    Опубликовано:
  • Comment CHOISIR LE BON MODÈLE de Machine Learning ? 5 лет назад
    Comment CHOISIR LE BON MODÈLE de Machine Learning ?
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Gemini 3 и Antigravity – РЕЛИЗ года от Google 16 часов назад
    Gemini 3 и Antigravity – РЕЛИЗ года от Google
    Опубликовано: 16 часов назад
  • Видео Путина НА КАБЛУКАХ рвет сеть! Первый обзор на ПЫНЕХОДЫ. Это долго от всех СКРЫВАЛИ. Страна 404 2 дня назад
    Видео Путина НА КАБЛУКАХ рвет сеть! Первый обзор на ПЫНЕХОДЫ. Это долго от всех СКРЫВАЛИ. Страна 404
    Опубликовано: 2 дня назад
  • Школьник Взломал Playstation, но его Спасли Anonymous 6 дней назад
    Школьник Взломал Playstation, но его Спасли Anonymous
    Опубликовано: 6 дней назад
  • FORMATION MACHINE LEARNING (2019) - ML#1 6 лет назад
    FORMATION MACHINE LEARNING (2019) - ML#1
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Stanford CS229: Machine Learning - Linear Regression and Gradient Descent |  Lecture 2 (Autumn 2018) 5 лет назад
    Stanford CS229: Machine Learning - Linear Regression and Gradient Descent | Lecture 2 (Autumn 2018)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • MATPLOTLIB - Graphiques Importants (15/30) 6 лет назад
    MATPLOTLIB - Graphiques Importants (15/30)
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Comment comprendre FACILEMENT les dérivées 2 года назад
    Comment comprendre FACILEMENT les dérivées
    Опубликовано: 2 года назад
  • PYTHON NUMPY machine learning (10/30) 6 лет назад
    PYTHON NUMPY machine learning (10/30)
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Linear Regression Analysis | Linear Regression in Python | Machine Learning Algorithms | Simplilearn 7 лет назад
    Linear Regression Analysis | Linear Regression in Python | Machine Learning Algorithms | Simplilearn
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Google Gemini 3.0 - реально самый умный ИИ! Обзор за 10 минут 13 часов назад
    Google Gemini 3.0 - реально самый умный ИИ! Обзор за 10 минут
    Опубликовано: 13 часов назад
  • Реальные зарплаты и безработица. Вклады. Российское авто. Липсиц*: Утренний разворот / 17.11.25 2 дня назад
    Реальные зарплаты и безработица. Вклады. Российское авто. Липсиц*: Утренний разворот / 17.11.25
    Опубликовано: 2 дня назад
  • МАРТЫНОВ: Путин делает с холуями что хочет. Власть боится СВОшников. Дело Наоко и Стоптайм 2 дня назад
    МАРТЫНОВ: Путин делает с холуями что хочет. Власть боится СВОшников. Дело Наоко и Стоптайм
    Опубликовано: 2 дня назад
  • Maîtrisez la Régression Logistique en Python : Guide Pratique 2 года назад
    Maîtrisez la Régression Logistique en Python : Guide Pratique
    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