RUVIDEO
Поделитесь видео 🙏

Machine Learning Project | Credit Risk Analysis | Learning Curves | Overfitting | Python смотреть онлайн

#machinelearning #python #project

In this video we will look at a Machine Learning project that will try to predict whether someone will get their loan sanctioned or not.

We will use a Randomized Search too find optimal set of parameters. We will then use precision recall curves and learning curves to assess the model performance.

We will rectify the case of overfitting in the model and make amends to make to more robust and generalized.

Link to dataset: https://www.kaggle.com/laotse/credit-risk-dataset

Github link for the project:
https://github.com/rachittoshniwal/ML-projects

Thanks!

Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Machine Learning Project | Credit Risk Analysis | Learning Curves | Overfitting | Python» бесплатно и без регистрации, 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.