ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Creating correct and capable classifiers - Ian Ozsvald

Автор: PyData

Загружено: 2018-06-26

Просмотров: 7442

Описание: PyData Amsterdam 2018

Iteratively building a classifier requires a mix of skill, diagnostic ability and guesswork. I'll lay out a framework that helps you build reliable classifiers with greater confidence and less random guesswork. Tools demonstrated will include sklearn, YellowBrick, Shapley and pandas_profiling.
--
www.pydata.org

PyData is an educational program of NumFOCUS, a 501(c)3 non-profit organization in the United States. PyData provides a forum for the international community of users and developers of data analysis tools to share ideas and learn from each other. The global PyData network promotes discussion of best practices, new approaches, and emerging technologies for data management, processing, analytics, and visualization. PyData communities approach data science using many languages, including (but not limited to) Python, Julia, and R.

PyData conferences aim to be accessible and community-driven, with novice to advanced level presentations. PyData tutorials and talks bring attendees the latest project features along with cutting-edge use cases. 00:00 Welcome!
00:10 Help us add time stamps or captions to this video! See the description for details.

Want to help add timestamps to our YouTube videos to help with discoverability? Find out more here: https://github.com/numfocus/YouTubeVi...

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Creating correct and capable classifiers - Ian Ozsvald

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Forecasting airline passengers using designer machine learning - Alexander Backus, Jan van der Vegt

Forecasting airline passengers using designer machine learning - Alexander Backus, Jan van der Vegt

Kishan Manani - Feature Engineering for Time Series Forecasting | PyData London 2022

Kishan Manani - Feature Engineering for Time Series Forecasting | PyData London 2022

Andrew Rowan - Bayesian Deep Learning with Edward (and a trick using Dropout)

Andrew Rowan - Bayesian Deep Learning with Edward (and a trick using Dropout)

ML Algorithms Clearly Explained

ML Algorithms Clearly Explained

Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение

Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение

Eric J. Ma - An Attempt At Demystifying Bayesian Deep Learning

Eric J. Ma - An Attempt At Demystifying Bayesian Deep Learning

ГИПОТЕЗА КАКЕЯ: От детской загадки до преобразования Фурье | LAPLAS

ГИПОТЕЗА КАКЕЯ: От детской загадки до преобразования Фурье | LAPLAS

Tools for High Performance Python - Ian Ozsvald | ODSC Europe 2019

Tools for High Performance Python - Ian Ozsvald | ODSC Europe 2019

Detecting Anomalies Using Statistical Distances | SciPy 2018 | Charles Masson

Detecting Anomalies Using Statistical Distances | SciPy 2018 | Charles Masson

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Markus Loning - Introduction to Machine Learning with Time Series | PyData Fest Amsterdam 2020

Markus Loning - Introduction to Machine Learning with Time Series | PyData Fest Amsterdam 2020

Python Machine Learning Tutorial (Data Science)

Python Machine Learning Tutorial (Data Science)

Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]

Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]

Мы стоим на пороге нового конфликта! Что нас ждет дальше? Андрей Безруков про США, Россию и кризис

Мы стоим на пороге нового конфликта! Что нас ждет дальше? Андрей Безруков про США, Россию и кризис

Библия полна противоречий. А что было на самом деле?

Библия полна противоречий. А что было на самом деле?

Bayesian Deep learning with 10% of the weights - Rob Romijnders

Bayesian Deep learning with 10% of the weights - Rob Romijnders

Daniel Chen: Cleaning and Tidying Data in Pandas | PyData DC 2018

Daniel Chen: Cleaning and Tidying Data in Pandas | PyData DC 2018

A Bluffer's Guide to Dimension Reduction - Leland McInnes

A Bluffer's Guide to Dimension Reduction - Leland McInnes

Selection bias: The elephant in the room - Lucas Bernardi

Selection bias: The elephant in the room - Lucas Bernardi

Two Effective Algorithms for Time Series Forecasting

Two Effective Algorithms for Time Series Forecasting

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]