Python - machine learning #4 - correlation, df.corr(), scatter_matrix - COVID data - coding for all смотреть онлайн
Python tutorial on calculating correlation of data set using df.corr() and scatter_matrix for machine learning purposes.
Files used in the tutorial can be downloaded at: https://github.com/jithesh82/machine_learning_tutorial
Reference: Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow by Aurélien Géron
Data Sources:
https://coronavirus.health.ny.gov/covid-19-data-new-york
https://pad.human.cornell.edu/profiles/index.cfm
https://www.newyork-demographics.com/counties_by_population
https://en.wikipedia.org/wiki/Demographics_of_New_York_(state)
Created by Jithesh Kuyyalil
jitheshkuyyalil.com
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Python - machine learning #4 - correlation, df.corr(), scatter_matrix - COVID data - coding for all» 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.