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

Handwritten Digit Recognition on MNIST dataset | Python Machine Learning | XGboost

xgboost python install

machine learning python

xgboost machine learning

xgboost

xgboost python

xgboost tutorial

digit recognition neural network

handwritten digit recognition

handwritten digit recognition using cnn

handwritten digits classification

mnist digit recognition python

digit recognition using machine learning

handwritten digits classification using cnn

handwriting recognition machine learning tutorial

machine learning hand writing recognition

mnist dataset

Автор: SkillCurb

Загружено: 2022-08-11

Просмотров: 1372

Описание: In this hands on lab we will show you how you use XGboost which is a machine learning algorithm. A very popular algorithm which has a very good reputation to Data Scientist especially in competitions in Kaggle.

The following codes are designed to create a machine learning model to determine a number from a database of handwritten numbers from 1 to 9. The data was taken from “THE MNIST DATABASE of handwritten digits”. It has originally 60,000 observations.

The lab will have the follow sections
1: Collecting the data
2: Importing the dataset files from S3
3: Exploratory data analysis
4: Data Cleaning
5: Training the Model
6: Deploying the Model
7: Survival Prediction
8: Delete Endpoints

Please subscribe to our channel to get most update labs

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Handwritten Digit Recognition on MNIST dataset | Python Machine Learning  | XGboost

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]