КЛАССИФИКАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ на Python. ТОП-7 АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ. Алгоритмы на пальцах!
Классификация в машинном обучении для новичков! В этом видеоролике мы перейдем к практике, применим и сравним все 7 самых распространенных алгоритмов машинного обучения и посмотрим какой работает лучше всех!
00:00 Вступление
00:34 Анализ данных
02:25 Feature Engineering
12:40 Применяем модели и сравниваем
Ссылка на ноутбук:
https://colab.research.google.com/drive/1aMJdSYJT7WRjI3r26KwH49dEcoE4Dw4d?usp=sharing
Kaggle датасет с данными train + test:
https://www.kaggle.com/c/titanic/data
Видео КЛАССИФИКАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ на Python. ТОП-7 АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ. Алгоритмы на пальцах! канала Дата Бой
00:00 Вступление
00:34 Анализ данных
02:25 Feature Engineering
12:40 Применяем модели и сравниваем
Ссылка на ноутбук:
https://colab.research.google.com/drive/1aMJdSYJT7WRjI3r26KwH49dEcoE4Dw4d?usp=sharing
Kaggle датасет с данными train + test:
https://www.kaggle.com/c/titanic/data
Видео КЛАССИФИКАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ на Python. ТОП-7 АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ. Алгоритмы на пальцах! канала Дата Бой
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Множественная линейная регрессия в Python. Машинное обучение ПРОСТО! ПРОГНОЗИРУЕМ ЦЕНУ НЕДВИЖИМОСТИ!![Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]](https://i.ytimg.com/vi/y--76SrfRm8/default.jpg)
Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]
КЛАССИФИКАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ на Python. ТОП-7 АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ на Практике!
Алгоритм забора
КЛАСТЕРИЗАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ ДЛЯ НОВИЧКОВ на Python. Метод k-средних или k-means ПРОСТО!![Как искусственный интеллект распознает спам? NLP классификация в машинном обучении [Naive Base]](https://i.ytimg.com/vi/OU6BC2M-RME/default.jpg)
Как искусственный интеллект распознает спам? NLP классификация в машинном обучении [Naive Base]
ИЕРАРХИЧЕСКАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ ДЛЯ НОВИЧКОВ на Python. Какой алгоритм лучше?
Data Science: Kaggle GRANDMASTER за полгода? | Павел Плесков, Data Nerds
Искусственный интеллект (AI) vs Машинное обучение (ML) vs Нейронные сети (DL). В чем разница?![Списки в Python [Базовые операции с list. Интервалы, копирование и распаковка списков]](https://i.ytimg.com/vi/-TqslWcp47U/default.jpg)
Списки в Python [Базовые операции с list. Интервалы, копирование и распаковка списков]
Андрей Акиньшин — Поговорим про память
Алгоритмы на Python 3. Лекция №1![Оценка классификация в машинном обучении [False positive vs False Negative] Какие метрики?](https://i.ytimg.com/vi/RmMyGoTxABY/default.jpg)
Оценка классификация в машинном обучении [False positive vs False Negative] Какие метрики?
Machine Learning in Python: Building a Classification Model
AIML-4-4-4 Задача классификации
Что питонист может сделать с открытыми данными![[Коллоквиум]: Математика больших данных: тензоры, нейросети, байесовский вывод - Ветров Д.П.](https://i.ytimg.com/vi/lkh7bLUc30g/default.jpg)
[Коллоквиум]: Математика больших данных: тензоры, нейросети, байесовский вывод - Ветров Д.П.
Практика программирования на Python 3, лекция №10
Решение задачи регрессии | Глубокое обучение на Python
Python для начинающих с нуля #1. Переменные. Типы данных. Числа, Строки, Логический значения.