Скачать или смотреть AI & Hadoop Lecture 9: Decision Tree Classifier | Flask Auth App with MongoDB | Template Rendering

AI & Hadoop Lecture 9: Decision Tree Classifier | Flask Auth App with MongoDB | Template Rendering

aihadoopdecisiontreeflaskmongodbmachinelearningwebdevelopmentpythonflasktutorialdatasciencenosqlloginsystemstudentportal

Скачать AI & Hadoop Lecture 9: Decision Tree Classifier | Flask Auth App with MongoDB | Template Rendering бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно AI & Hadoop Lecture 9: Decision Tree Classifier | Flask Auth App with MongoDB | Template Rendering или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Cкачать музыку AI & Hadoop Lecture 9: Decision Tree Classifier | Flask Auth App with MongoDB | Template Rendering бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео AI & Hadoop Lecture 9: Decision Tree Classifier | Flask Auth App with MongoDB | Template Rendering

Welcome to Lecture 9 of our AI & Hadoop series!

In this session, we cover: 🔹 Implementation of the Decision Tree Classifier in Python
🔹 How to use Flask render_template to connect HTML with Python backend
🔹 Full setup of a Flask Authentication App
🔹 User registration process using MongoDB as the backend database
🔹 Required library installation for a seamless Flask-MongoDB integration

Perfect for learners diving into applied AI, Flask web development, and NoSQL databases!

📚 Topics Covered:

sklearn DecisionTreeClassifier basics

Connecting front-end with Flask templates

Register/login functionality with MongoDB

Secure password handling

Installing Flask, PyMongo, bcrypt, etc.

💡 Don’t forget to LIKE, SUBSCRIBE, and hit the 🔔 for updates!

Комментарии

Информация по комментариям в разработке