RUVIDEO
Поделитесь видео 🙏

ML Tutorial - # 1 - Simple Linear Regression using Python смотреть онлайн

This tutorial provides an explanation of the implementation of Simple Linear Regression using Python. The Detailed explanation will help understand the implementation of Gradient Descent to optimize the cost function.

For a detailed discussion of Regression, you may watch the videos below:
https://youtu.be/64a4CmQfpgE
https://youtu.be/VCPnbVtt3WI
https://youtu.be/f2RFAhuclg4
https://youtu.be/OyvDGipRf4U
https://youtu.be/0IolNImQR1E

Subscribe to this Channel: https://www.youtube.com/channel/UC1V5NhGny_dbwzzaBPpkq-w?sub_confirmation=1

#machinelearning #supervisedlearning #linearregression #gradientdescent
#implementation #pythonregression

Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «ML Tutorial - # 1 - Simple Linear Regression using 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.