Скачать или смотреть #83: Scikit-learn 80:Supervised Learning 58: Decision Trees

#83: Scikit-learn 80:Supervised Learning 58: Decision Trees

DecisionTreeClassifierdecision treegini impuritygini indexentropyCARTsupervised machine learninglinear modelsScikit-learn tutorialpython in data sciencepython tutorial for data sciencelearn pythonpython for intermediatecoding in pythonpython in data analyticsData analyticsdata scienceData scientist

Скачать #83: Scikit-learn 80:Supervised Learning 58: Decision Trees бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно #83: Scikit-learn 80:Supervised Learning 58: Decision Trees или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Cкачать музыку #83: Scikit-learn 80:Supervised Learning 58: Decision Trees 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 #83: Scikit-learn 80:Supervised Learning 58: Decision Trees

The video shows the implementation of DecisionTreeClassifier() along with other classifiers using Scikit-learn in Python

Timeline
(Python 3.8)

00:00 - Outline of video
00:33 - Open Jupyter notebook
01:17 - Create data
10:02 - Visualize data
10:50 - Split data in train, test
-------------------------------------
Run # 1: Simple
-------------------------------------
13:18 - Model: .DecisionTreeClassifier()
15:50 - Model: create model list
18:36 - Model: fit, predict: GaussianNB(), GaussianProcessClassifier(), KNeighborsClassifier(), SGDClassifier(), SVC(), LinearDiscriminantAnalysis(), QuadraticDiscriminantAnalysis(), RidgeClassifier()
-------------------------------------
Run # 2: Moderate
-------------------------------------
21:40 - Data: add noise
21:57 - Data: visualize
23:18 - Model: fit, predict
-------------------------------------
Run # 3: Difficult
-------------------------------------
24:42 - Data: add feature
26:27 - Data: visualize
27:07 - Model: fit, predict
-------------------------------------
Run # 4: Complicated
-------------------------------------
28:08 - Data: increase noise
28:32 - Data: visualize
29:03 - Model: fit, predict
31:52 - Ending notes

Комментарии

Информация по комментариям в разработке