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 Machine learning with python skyfi lab project-NYC taxi trip duration using python

  • Ankita Amburle
  • 2020-04-29
  • 614
Machine learning with python skyfi lab project-NYC taxi trip duration using python
  • ok logo

Скачать Machine learning with python skyfi lab project-NYC taxi trip duration using python бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Machine learning with python skyfi lab project-NYC taxi trip duration using python или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Machine learning with python skyfi lab project-NYC taxi trip duration using 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 Machine learning with python skyfi lab project-NYC taxi trip duration using python

To build a model that predicts the total ride duration of taxi trips in New York City. The dataset is one released by the NYC Taxi and Limousine Commission, which includes pickup time, geo-coordinates, number of passengers, and several other variables. The evaluation metric for this competition is Root Mean Squared Logarithmic Error

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]