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

#74 What are the performance metrics for classification problem | DS | ML Interview Question

Автор: Indian AI Production

Загружено: 2022-02-28

Просмотров: 3311

Описание: This is the series of Data Science interview Question, Machine Learning Interview Question, Deep Learning Interview Question, Artificial Intelligence Interview Question.

In this interview Question series, we explain one question with an answer in one minute.

[Playlist] Machine Learning & Data Science Interview Question & Answer Playlist:    • What is Machine Learning? | Data Science |...  

Source code & study material: https://indianaiproduction.com/machin... interview-questions/

-------------------------------------------Best book to buy------------------------------------------
Hands-On Machine Learning / Data Science: https://amzn.to/3y8bVkH
Python Programming: https://amzn.to/3eMsj2M
Deep Learning with Python: https://amzn.to/3ycsk7y
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Course Playlists-

Machine Learning & Data Science - Beginner to Professional Hands-on Python Course in Hindi:
   • Machine Learning Tutorial using Python in ...  

Python NumPy Tutorial in Hindi:
   • Python NumPy Tutorial in Hindi 2023  

Python Pandas Tutorial in Hindi
   • Python Pandas Tutorial in Hindi 2023  

Python Matplotlib Tutorial in Hindi:
   • Python Matplotlib Tutorial in Hindi 2023  

Python Seaborn Tutorial in Hindi:
   • Python Seaborn Tutorial in Hindi 2023  

OpenCV Tutorial Playlist:    • Introduction of OpenCV Tutorial in Python ...  

Deep Learning Project End to End in Hindi :    • Deep Learning Project End to End in Hindi ...  
Machine Learning Project in Hindi:    • Machine Learning Projects 2023  

……………………………………………………………………………………………………………………
For more information:
Contact Us:
=========
-Website: https://www.indianaiproduction.com
-Facebook:   / indianaiproduction  
-Instagram:   / indianaiproduction  
-LinkedIn:   / indianaiproduction  
-Telegram: https://t.me/IndianAIProduction
-Twitter:   / indianaiproduct  
……………………………………………………………………………………………………………………
#interviewquestions
#machineLearning
#dataScience
#IndianAIProduction

Disclaimer- Some contents are used for educational purpose under fair use. Copyright Disclaimer Under Section 107 of the Copyright Act 1976,
allowance is made for "fair use" for purposes such as criticism, comment, news reporting, teaching, scholarship, and research. Fair use is a
use permitted by copyright statute that might otherwise be infringing. Non-profit, educational or personal use tips the balance in favor of fair use.
All credit for copyright materiel used in video goes to respected owner.

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
#74 What are the performance metrics for classification problem | DS | ML Interview Question

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

#6 Create Image & Flip It Without Function | Python Interview Question | Data Science | ML | AI

#6 Create Image & Flip It Without Function | Python Interview Question | Data Science | ML | AI

Tutorial 34- Performance Metrics For Classification Problem In Machine Learning- Part1

Tutorial 34- Performance Metrics For Classification Problem In Machine Learning- Part1

Краткое объяснение больших языковых моделей

Краткое объяснение больших языковых моделей

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Precision, Recall, F1 score, True Positive|Deep Learning Tutorial 19 (Tensorflow2.0, Keras & Python)

Precision, Recall, F1 score, True Positive|Deep Learning Tutorial 19 (Tensorflow2.0, Keras & Python)

Hadoop за 5 минут | Что такое Hadoop? | Введение в Hadoop | Объяснение Hadoop | Simplilearn

Hadoop за 5 минут | Что такое Hadoop? | Введение в Hadoop | Объяснение Hadoop | Simplilearn

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Precision, Recall, & F1 Score Intuitively Explained

Precision, Recall, & F1 Score Intuitively Explained

MLFlow Tutorial | ML Ops Tutorial

MLFlow Tutorial | ML Ops Tutorial

Confusion Matrix TensorFlow | Confusion Matrix Explained With Example | 2026 | Simplilearn

Confusion Matrix TensorFlow | Confusion Matrix Explained With Example | 2026 | Simplilearn

КАК НЕЛЬЗЯ ХРАНИТЬ ПАРОЛИ (и как нужно) за 11 минут

КАК НЕЛЬЗЯ ХРАНИТЬ ПАРОЛИ (и как нужно) за 11 минут

Tutorial 41-Performance Metrics(ROC,AUC Curve) For Classification Problem In Machine Learning Part 2

Tutorial 41-Performance Metrics(ROC,AUC Curve) For Classification Problem In Machine Learning Part 2

Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5

Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5

AI VS ML VS DL VS Data Science

AI VS ML VS DL VS Data Science

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Цепи Маркова: понятно и понятно! Часть 1

Цепи Маркова: понятно и понятно! Часть 1

Доступное Введение в Машинное Обучение

Доступное Введение в Машинное Обучение

Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA

Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA

Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и...

Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и...

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]