Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Lecture 63: Machine Learning: KNN with Python Part02

  • Deep Dive in ML, DL, and Dατa Σcience
  • 2025-12-17
  • 4
Lecture 63: Machine Learning: KNN with Python Part02
Machine LearningK-Nearest NeighborsKNNKNN PythonKNN AlgorithmScikit-learn KNNPython Machine LearningKNN ClassifierSupervised LearningClassification AlgorithmPython for Machine LearningData Science PythonKNN TutorialKNN ModelScikit-learn TutorialMachine Learning TutorialKNN RegressionKNN ExampleMachine Learning for BeginnersPython Data ScienceKNN PerformanceKNN Implementation
  • ok logo

Скачать Lecture 63: Machine Learning: KNN with Python Part02 бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Lecture 63: Machine Learning: KNN with Python Part02 или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Lecture 63: Machine Learning: KNN with Python Part02 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 Lecture 63: Machine Learning: KNN with Python Part02

In this video, we explore the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm and how to implement it using Python and scikit-learn. KNN is a simple yet powerful supervised learning algorithm used for both classification and regression tasks. We’ll walk you through the process of loading a dataset, preprocessing the data, training the KNN classifier, and evaluating its performance. By the end of this tutorial, you'll be equipped with the knowledge to apply KNN to real-world datasets and understand its strengths and limitations.

This is the part02 of the video. It has two parts. The first part is in Lecture 62.

The link for folder containing all the KNN codes and datasets can be found in the comments

link for next video:    • Lecture 64: Machine Learning: Finding Opti...  

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]