#73: Scikit-learn 70:Supervised Learning 48: Nearest Neighbor methods
The videos discusses the implementation of Nearest Neighbor methods in Scikit-learn in Python.
Timeline
(Python 3.8)
00:00 - Outline of video
00:25 - Open Jupyter notebook
00:58 - Nearest Centroid Classifier: .NearestCentroid()
05:01 - K Neighbors Classifier (KNN): .KNeighborsClassifier()
06:32 - KNN + Neighborhood Components Analysis (NCA): .NeighborhoodComponentsAnalysis()
10:10 - Radius Neighbors Classifier: .RadiusNeighborsClassifier()
13:11 - KNN: 'precomputed' neighbors: .KNeighborsTransformer()
16:09 - KNN Regressor: .KNeighborsRegressor()
20:16 - KNN Regressor + GridSearchCV()
23:55 - .LinearRegression()
24:45 - Ending notes
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «#73: Scikit-learn 70:Supervised Learning 48: Nearest Neighbor methods», 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.