SVM Support Vector Machines with Python derja
Support vector machines (SVMs)
SVC, NuSVC and LinearSVC
sklearn
SVM: Maximum margin separating hyperplane,
Non-linear SVM
SVM-Anova: SVM with univariate feature selection,
Regression
decision_function(X)
Evaluate the decision function for the samples in X.
fit(X, y[, sample_weight])
Fit the SVM model according to the given training data.
get_params([deep])
Get parameters for this estimator.
predict(X)
Perform classification on samples in X.
predict_log_proba(X)
Compute log probabilities of possible outcomes for samples in X.
predict_proba(X)
Compute probabilities of possible outcomes for samples in X.
score(X, y[, sample_weight])
Return the mean accuracy on the given test data and labels.
set_params(**params)
Set the parameters of this estimator.
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «SVM Support Vector Machines with Python derja», 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.