RUVIDEO
Поделитесь видео 🙏

KNN in Python | KNearest Neighbors in Python |Machine Learning смотреть онлайн

Hello all...

Welcome to the World of Analytics!!!
Do Subscribe, like and comment.

Prerequisite: https://youtu.be/sH8eiYlflZ0


Follow me: https://www.instagram.com/datascience_monster/?igshid=ZDdkNTZiNTM%3D

Python:
First Program: https://youtu.be/coH_3h3kSe8
How to add files to Github: https://youtu.be/4nKlMmJtgKg
Variables in Python: https://youtu.be/uVzacoAGhPs
Data types in Python: https://youtu.be/jwse5aWQgz0
Type casting: https://youtu.be/sH8eiYlflZ0
Simple Project-BMI Calculator: https://youtu.be/pmm_GXJmryU

Machine Learning Libraries:

Numpy: https://youtu.be/aC06UxmZBGw
Pandas Part 1: https://youtu.be/W_Vqo3B5hLY
Pandas Part 2: https://youtu.be/jLd_fl6jAUY

Statistics and Probability:

Descriptive and Inferential Statistics: https://youtu.be/X8NP9vw6XXI
Measures of Central Tendency: https://youtu.be/SOs8UBOwzT4
Measures of Dispersion: https://youtu.be/OfYZV-lygqM
Covariance and Correlation: https://youtu.be/OfYZV-lygqM
Introduction to Probability: https://youtu.be/pzjGCQy04jE
Events and Type of Events: https://youtu.be/8yvfbCzMiks
Conditional and Marginal Probability: https://youtu.be/jWALt3uWq7U
Baye’s Theorem: https://youtu.be/oxGyN0Tv80w
Expectation and Variance: https://youtu.be/MN1hs-yfNIw


Exploratory Data Analysis:

Missing Values: https://youtu.be/WPSws1LGskE
Outlier Detection-Practical: https://youtu.be/zLfgvjvJs8U
What are outliers? https://youtu.be/Groy6B0iz68
Standardization and Normalization: https://youtu.be/igBBA204CD0
Outliers Removal: https://youtu.be/XXqGUBmR_5Q

Machine learning Algorithms:

Types of Analytics: https://youtu.be/CFnM1FEMEHo
Dependent and Independent variables: https://youtu.be/SOs8UBOwzT4
Supervised and Unsupervised Learning: https://youtu.be/EnQYEQ5-igA
Logistic Regression: https://youtu.be/CwTpFpvB4Xg
KNN in 10 minutes: https://youtu.be/sH8eiYlflZ0

Tableau:

Introduction: https://youtu.be/igBBA204CD0
Connecting to Data Source: https://youtu.be/1IYi7ORF5W4
Data Types: https://youtu.be/1IYi7ORF5W4
Discrete and Continuous: https://youtu.be/1IYi7ORF5W4
Rows and Columns: https://youtu.be/1IYi7ORF5W4
Alias: https://youtu.be/N68WbVH9kjo




Big Data and Hadoop:

Hive For Beginners Part 1: https://youtu.be/LNSWGbmNTM0
Hive For Beginners Part 2: https://youtu.be/aQTBtfxEeb0

#bugence #eeropportunities
#datascience #machinelearning #machinelearningbasics #business #businessanalytics
#businessanalyticscourse #mathematics #probability #programming
#programmer
#python
#pythonforbeginners
#pythonprogramming
#pythontutorial
#pythonprojects
#pythonstatus
#python_assignment
#machinelearningengineer #upskill #chatgpt #artificialintelligence #ai #dataanalytics
#dataanalysis #problems #problem #information #ramanujam

Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «KNN in Python | KNearest Neighbors in Python |Machine Learning» 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.