Скачать или смотреть #52: Scikit-learn 49:Supervised Learning 27: Robustness regression

#52: Scikit-learn 49:Supervised Learning 27: Robustness regression

Robustness regressionRANSACRANSACRegressorTheilSenRegressorTheil SenHuberRegressorlinear modelsupervised machine learninglinear modelsScikit-learn tutorialpython in data sciencepython tutorial for data sciencelearn pythonpython for intermediatecoding in pythonpython in data analyticsData analyticsdata scienceData scientist

Скачать #52: Scikit-learn 49:Supervised Learning 27: Robustness regression бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно #52: Scikit-learn 49:Supervised Learning 27: Robustness regression или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Cкачать музыку #52: Scikit-learn 49:Supervised Learning 27: Robustness regression 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 #52: Scikit-learn 49:Supervised Learning 27: Robustness regression

The video discusses the code for Robustness Regression algorithms RANSACRegressor, TheilSenRegressor, and HuberRegressor using Scikit-learn in Python.

Timeline
(Python 3.8)

00:00 - Outline of video
00:25 - Open Jupyter notebook
00:43 - Data: using .make_regression()
01:45 - Data: create outilers
03:47 - Data: plot inliers and outliers
05:02 - LinearRegressor()
08:19 - RANSACRegressor()
09:40 - TheilSenRegressor()
10:07 - HuberRegressor()
12:24 - Data: using np.sin()
13:11 - Data: create outliers
16:19 - Create list of estimators: LinearRegression(), RANSACRegressor(), TheilSenRegressor(), HuberRegressor()
17:44 - For loop to iterate over estimators and data with different outliers for plotting
23:16 - Inlier and outlier plots
25:04 - Ending notes

Комментарии

Информация по комментариям в разработке