Implement K-Nearest Neighors (KNN) in Python смотреть онлайн
In this video I will implement the KNN Machine Learning model on a real dataset using Python. We will see which frameworks should be imported, transform and prepare the data of the dataset to be ready for use by the model and at the end create and check the performance of the model.
Music: Ronin by EXETEXE is licensed under
an Attribution 4.0 International License.
From: Free Music Archive
Music link: https://freemusicarchive.org/music/exetexe/free-stuff-v1/ronin
Music: Dreamy by Jan-Michael Hökenschnieder x Fachhochschule Dortmund
is licensed under a Attribution 4.0 International License.
From: Free Music Archive
Music link: https://freemusicarchive.org/music/jan-michael-hokenschnieder/single/dreamy
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Implement K-Nearest Neighors (KNN) in 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.