Скачать или смотреть #51: Scikit-learn 48:Supervised Learning 26: Intuition Robustness Regression

#51: Scikit-learn 48:Supervised Learning 26: Intuition 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 #51: Scikit-learn 48:Supervised Learning 26: Intuition Robustness Regression бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно #51: Scikit-learn 48:Supervised Learning 26: Intuition Robustness Regression или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Cкачать музыку #51: Scikit-learn 48:Supervised Learning 26: Intuition 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 #51: Scikit-learn 48:Supervised Learning 26: Intuition Robustness Regression

The video discusses the intuition for Robust Regression algorithm such as RANSAC, Theil Sen and Huber regressor.

Timeline

00:00 - Outline of video
00:36 - Outliers and Robustness: Not robust vs. Robust
02:37 - Examples of outliers or corrupt data: outliers in x and y direction
03:54 - Examples of outliers or corrupt data: small and large outliers
04:24 - RANSAC: RANdom SAmple Consensus
04:54 - * * * Typo * * *: 'inliers' instead of 'inliners'
05:33 - RANSAC: Intuition
07:54 - RANSAC: algorithm
09:44 - Theil-Sen estimator
10:04 - Theil-Sen: Intuition
11:30 - * * * CORRECTION * * *: mean to say "calculate the value of intercept 'b'" and not 'y'
13:57 - Huber Regressor: Objective function
14:57 - Code snippet
16:26 - Ending notes

Комментарии

Информация по комментариям в разработке