Все публикации

0:17:08

Мультилейбл классификация с keras | Sigmoid или Softmax | НЕЙРОННЫЕ СЕТИ 9.2

0:17:34

Многоклассовая классификация с keras | Sigmoid или Softmax | НЕЙРОННЫЕ СЕТИ 9.1

0:49:06

Оптимизаторы нейронных сетей | SGD, RMSProp, Adam | keras.optimizers | НЕЙРОННЫЕ СЕТИ 8

0:21:43

Метод локтя для модели KMeans с нуля | К-средних | Elbow Method | KMeans часть 4 | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

0:17:53

Реализация KMeans++ | Инициализация стартовых центроид | KMeans часть 3 | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

0:21:56

Реализация модели KMeans с нуля | К-средних | KMeans часть 2 | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

0:17:27

Модель кластеризации KMeans | К-средних | Метод локтя | KMeans часть 1 | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

0:34:53

Регуляризация в Sklearn | L1, L2, Elastic Net | Lasso, Ridge, LogisticRegression | Машинное обучение

0:12:37

Регуляризация простыми словами | L1, L2, Elastic Net | Lasso, Ridge | Машинное обучение

0:36:43

Реализация модели Логистическая Регрессия | Logistic Regression | Линейная модель для классификации

0:19:58

Логистическая Регрессия | Logistic Regression | Линейная модель для классификации |МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

0:10:08

Что делать с переобучением | Методы борьбы с переобучением | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

0:22:20

ПРАКТИКА SciKit-Learn | NaN, Null | Работа с пропусками в SkLearn | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

0:30:23

ПРАКТИКА Pandas | NaN, Null | Работа с пропусками в Pandas | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

0:14:14

NaN, Null | Что делать с пропусками? | Работа с пропусками | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

0:29:12

Работа со строками в pandas | БИБЛИОТЕКА PANDAS 5 | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

0:32:42

pd.pivot_table, pd.groupby, pd.crosstab | Группировки | БИБЛИОТЕКА PANDAS 4 | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

0:19:14

pd.concat, pd.append, pd.merge, pd.join | БИБЛИОТЕКА PANDAS 3 | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

0:22:17

pd.apply, pd.replace, pd.rename, pd.set_axis | БИБЛИОТЕКА PANDAS 2 | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

0:30:28

ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateau, EarlyStopping | Callbacks Keras | НЕЙРОННЫЕ СЕТИ 7

1:17:27

EDA, Разведочный и первичный анализ данных | CatBoost на GPU | MATPLOTLIB, SEABORN, PANDAS

0:21:50

Boston Housing Dataset | Задача регрессии | Детали метода fit | НЕЙРОННЫЕ СЕТИ 6

0:21:05

Метод обратного распространения ошибки (практика) | Backpropagation | НЕЙРОННЫЕ СЕТИ 5.2

0:21:26

Метод обратного распространения ошибки | Backpropagation | Neural Networks (NN) | НЕЙРОННЫЕ СЕТИ 5.1