K-Nearest Neighbors Classifier Python Scikit-Learn #CodeItQuick
-- -- (Links on this page my give me a small commission from purchases made - thank you for the support!)
Try Sunsama for free! https://sunsama.grsm.io/GregHogg SUBSCRIBE with NOTIFICATIONS ON ? if you enjoyed the video!
#CodeItQuick
Follow me on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/greghogg/
Follow me on Twitter: https://twitter.com/GregHogg5
Follow me on GitHub: https://github.com/gahogg
Community on Discord: https://discord.gg/H2WAjp5dvz
The Code: https://colab.research.google.com/drive/1ECxLnTs0yFzgMW6MNme-vwGtcB8C2mR5?usp=sharing
The Scikit-Learn Documentation: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html
Looking to become a data scientist? I'd follow this roadmap:
Step 1: Begin Your Data Science Journey
IBM Data Science Professional Certificate: https://click.linksynergy.com/deeplink?id=x*/jJiqX4sw&mid=40328&murl=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fprofessional-certificates%2Fibm-data-science
Step 2: Machine Learning Fundamentals
Andrew Ng / Stanford University Course: https://click.linksynergy.com/deeplink?id=x*/jJiqX4sw&mid=40328&murl=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fmachine-learning
OR
University Of Washington ML Specialization: https://click.linksynergy.com/deeplink?id=x*/jJiqX4sw&mid=40328&murl=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fspecializations%2Fmachine-learning
(Optional) Step 2a: If You Want To Learn ML Math
Imperial College London Math For Machine Learning: https://click.linksynergy.com/deeplink?id=x*/jJiqX4sw&mid=40328&murl=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fspecializations%2Fmathematics-machine-learning
(Optional) Step 2b: If You Want To Master Programming
Stanford University Algorithms Specialization: https://click.linksynergy.com/deeplink?id=x*/jJiqX4sw&mid=40328&murl=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fspecializations%2Falgorithms
Step 3: Deep Learning Fundamentals
Andrew Ng Deep Learning Specialization: https://click.linksynergy.com/deeplink?id=x*/jJiqX4sw&mid=40328&murl=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fspecializations%2Fdeep-learning
Step 4: Apply Your ML Skills
TensorFlow Deep Learning Specialization: https://click.linksynergy.com/deeplink?id=x*/jJiqX4sw&mid=40328&murl=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fprofessional-certificates%2Ftensorflow-in-practice
Step 5: Move To The Cloud
Amazon Web Services Data Science Specialization: https://click.linksynergy.com/deeplink?id=x*/jJiqX4sw&mid=40328&murl=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fspecializations%2Fpractical-data-science
OR
Google Cloud Big Data & ML On GCP: https://click.linksynergy.com/deeplink?id=x*/jJiqX4sw&mid=40328&murl=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fspecializations%2Fgcp-data-machine-learning
(Optional) Step 5a: If Your Focus Is NLP
DeepLearning.AI Natural Language Processing Specialization: https://click.linksynergy.com/deeplink?id=x*/jJiqX4sw&mid=40328&murl=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fspecializations%2Fnatural-language-processing%3F
Step 6: Master TensorFlow
Advanced TensorFlow Specialization: https://click.linksynergy.com/deeplink?id=x*/jJiqX4sw&mid=40328&murl=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fspecializations%2Ftensorflow-advanced-techniques
BONUS
University of Alberta Reinforcement Learning: https://click.linksynergy.com/deeplink?id=x*/jJiqX4sw&mid=40328&murl=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fspecializations%2Freinforcement-learning%3F
DataBricks Apache Spark Specialization: https://click.linksynergy.com/deeplink?id=x*/jJiqX4sw&mid=40328&murl=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fspecializations%2Fdata-science-with-databricks-for-data-analysts
IBM Cloud / Web Development Specialization: https://click.linksynergy.com/deeplink?id=x*/jJiqX4sw&mid=40328&murl=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fprofessional-certificates%2Fibm-full-stack-cloud-developer%3Fpage%3D2%26index%3Dprod_all_products_term_optimization
****************************************************
My Step-By-Step PDF: https://drive.google.com/file/d/1zCNQV064hkBZLAOOJeDW2D4R8-gq6uxr/view?usp=sharing
Please note that I may earn a commission for purchases made at the above sites, which come in the form of paid certificates. However, the learning material is entirely free! If you do choose to pay for a certificate through these links; thank you for supporting the channel!
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «K-Nearest Neighbors Classifier Python Scikit-Learn #CodeItQuick», 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.