MLClass, "Practical Data Science". Section "Toolbox". Lesson 3
На третьем уроке модуля "Инструментарий Data Science" мы продолжим знакомиться со встроенными типами данных Python - со списками, кортежами, словарями, множествами, файлами. Также поговорим об алгоритмах сортировки и о некоторых алгоритмах на строках (глубоко все же не копая).
И, конечно же, будем решать задачи.
Видео MLClass, "Practical Data Science". Section "Toolbox". Lesson 3 канала Yury Kashnitsky
И, конечно же, будем решать задачи.
Видео MLClass, "Practical Data Science". Section "Toolbox". Lesson 3 канала Yury Kashnitsky
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
mlcourse.ai. Lecture 6. Part 2. LASSO and Ridge. LTV prediction. Practice
Firing a cannon at sparrows: BERT vs. logreg
mlcourse.ai. Lecture 7. Part 1. Principal Component Analysis. Theory and practice
mlcourse.ai: free hands-on dive into practical Machine Learning
mlcourse.ai. Lecture 2. Visualization
mlcourse.ai. Lecture 0. Introduction
How to jump into Data Science
Лекция 2. Визуализация. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai
Лекция 10. Градиентный бустинг. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai
Topic 10. Part 1. Gradient boosting basics
mlcourse.ai. Lecture 3. Decision trees. Part 2. Practice
mlcourse.ai. Lecture -1. Outroduction
BERT classifier fine-tuning with PyTorch, HuggingFace, and Catalyst. Part 1. Intro
Лекция 2. Визуализация. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai
mlcourse.ai. Lecture 5. Part 3. Business task: predicting paying users. Practice
Лекция 3. Классификация, деревья решений. Открытый курс ODS по машинному обучению mlcourse.ai
Лекция 7. Обучение без учителя. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai
mlcourse.ai. Lecture 5. Part 2. Classification metrics. Theory
mlcourse.ai Fall 2019 Live Session 0
mlcourse.ai. Lecture 1. Pandas & Data Analysis