RUVIDEO
Поделитесь видео 🙏

Cross-Validation Using ScikitLearn (Fully Explained with code examples)

#GridSearch #KFold #CrossValidation
In this video l am going to show you how to reduce overfitting and to improve your machine learning algorithms using Cross Validation methods such as Grid Search and K-Fold . K-fold splits the dataset into k fold and the algorithm is trained using k-1 folds the remaining fold is used for evaluation.

Github link for the jupyter notebook:https://github.com/isheunesutembo/Cross-Validation/blob/master/SKlearn-Cross%20validation.ipynb


You can follow me on:
Twitter :https://twitter.com/IsheunesuTembo
Facebook:https://www.instagram.com/machine_learning_engineer/
Instagram:https://www.instagram.com/machine_learning_engineer/

Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Cross-Validation Using ScikitLearn (Fully Explained with code examples)», вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.

Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.

Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!

Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.