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 K-Nearest Neighbor Algorithm in Python

  • Statistics and Risk Modeling
  • 2021-04-25
  • 197
K-Nearest Neighbor Algorithm in Python
K-Nearest Neighbormachine learningKNNsupervised machine learningnon-parametric learning algorithmoverfittingunderfittingPythonOverfitting
  • ok logo

Скачать K-Nearest Neighbor Algorithm in Python бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно K-Nearest Neighbor Algorithm in Python или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку K-Nearest Neighbor Algorithm in Python 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 K-Nearest Neighbor Algorithm in Python

The k-nearest neighbors (KNN) algorithm is a simple, easy-to-implement supervised machine learning algorithm that can be used to solve both classification and regression problems.
KNN is a model that classifies data points based on the points that are most similar to it.
I explained what k-nearest neighbors algorithm is and demonstrated how to decide K value in Python.
You are welcome to provide your comments and subscribe to my YouTube channel.

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]