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 XGBoost outperforms Deep Learning Models for Tabular Data: Paper Summary

  • 1littlecoder
  • 2021-06-11
  • 1911
XGBoost outperforms Deep Learning Models for Tabular Data: Paper Summary
  • ok logo

Скачать XGBoost outperforms Deep Learning Models for Tabular Data: Paper Summary бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно XGBoost outperforms Deep Learning Models for Tabular Data: Paper Summary или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку XGBoost outperforms Deep Learning Models for Tabular Data: Paper Summary 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 XGBoost outperforms Deep Learning Models for Tabular Data: Paper Summary

This video is a paper summary of "Tabular Data: Deep Learning is Not all you need" by Ravid Shwartz-Ziv & Amitai Armon. This paper discusses their research and analysis of how XGBoost outperforms Deep Learning Models for Tabular Data like TabNet. This video gives you a quick summary of the paper, some highlights and little annotations.

Paper Link - https://arxiv.org/pdf/2106.03253.pdf

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]