Entry-Level Machine Learning Project in Python: K Nearest Neighbor
This Machine Learning basics video will help you understand what is KNN(K-Nearest-Neighbor) and how to use it to solve classification problems.
The GitHub Repository Link is here:
https://github.com/jinwu0408/KNN-Tutorial
You can watch the KNN Concept Tutorial here:
https://youtu.be/HvrQrkeVq8c
About this Machine Learning and Data Science project series:
This series. is design for entry-level coders, who want to gain experience in machine learning. Each machine learning algorithm will be explained in detail with a mini-project to deepen the understanding. The mini-project can be put on a resume as part of the experience.
For more videos like this, please visit the channel at:
https://www.youtube.com/channel/UCvttI1OgrkrhPoG2xm-aTtw
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Entry-Level Machine Learning Project in Python: K Nearest Neighbor», 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.