Загрузка страницы

mlcourse.ai. Lecture 4. Logistic regression. Practical part. Alice

In this part, we discuss the Alice competition, and beat simple benchmarks with logistic regression.

Competition - https://bit.ly/2OEwlyo
Main site - https://mlcourse.ai
Kaggle Dataset - https://www.kaggle.com/kashnitsky/mlc...
GitHUb repo - https://github.com/Yorko/mlcourse.ai
notebook draft - https://bit.ly/318OsP9

Видео mlcourse.ai. Lecture 4. Logistic regression. Practical part. Alice канала Yury Kashnitsky
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
22 октября 2018 г. 1:49:36
01:08:44
Другие видео канала
mlcourse.ai. Lecture 6. Part 2. LASSO and Ridge. LTV prediction. Practicemlcourse.ai. Lecture 6. Part 2. LASSO and Ridge. LTV prediction. PracticeMLClass, "Practical Data Science". Section "Toolbox". Lesson 3MLClass, "Practical Data Science". Section "Toolbox". Lesson 3Firing a cannon at sparrows: BERT vs. logregFiring a cannon at sparrows: BERT vs. logregmlcourse.ai. Lecture 7. Part 1. Principal Component Analysis. Theory and practicemlcourse.ai. Lecture 7. Part 1. Principal Component Analysis. Theory and practicemlcourse.ai: free hands-on dive into practical Machine Learningmlcourse.ai: free hands-on dive into practical Machine Learningmlcourse.ai. Lecture 2. Visualizationmlcourse.ai. Lecture 2. Visualizationmlcourse.ai. Lecture 0. Introductionmlcourse.ai. Lecture 0. IntroductionHow to jump into Data ScienceHow to jump into Data ScienceЛекция 2. Визуализация. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.aiЛекция 2. Визуализация. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.aiЛекция 10. Градиентный бустинг. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.aiЛекция 10. Градиентный бустинг. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.aiTopic 10. Part 1. Gradient boosting basicsTopic 10. Part 1. Gradient boosting basicsmlcourse.ai. Lecture -1. Outroductionmlcourse.ai. Lecture -1. Outroductionmlcourse.ai. Lecture 3. Decision trees. Part 2. Practicemlcourse.ai. Lecture 3. Decision trees. Part 2. PracticeBERT classifier fine-tuning with PyTorch, HuggingFace, and Catalyst. Part 1. IntroBERT classifier fine-tuning with PyTorch, HuggingFace, and Catalyst. Part 1. IntroЛекция 2. Визуализация. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.aiЛекция 2. Визуализация. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.aimlcourse.ai. Lecture 5. Part 3. Business task: predicting paying users. Practicemlcourse.ai. Lecture 5. Part 3. Business task: predicting paying users. PracticeЛекция 3. Классификация, деревья решений. Открытый курс ODS по машинному обучению mlcourse.aiЛекция 3. Классификация, деревья решений. Открытый курс ODS по машинному обучению mlcourse.aiЛекция 7. Обучение без учителя. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.aiЛекция 7. Обучение без учителя. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.aimlcourse.ai Fall 2019 Live Session 0mlcourse.ai Fall 2019 Live Session 0mlcourse.ai. Lecture 5. Part 2. Classification metrics. Theorymlcourse.ai. Lecture 5. Part 2. Classification metrics. TheoryЛекция 1. Pandas. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.aiЛекция 1. Pandas. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai
Яндекс.Метрика