Lecture 85: Machine Learning: Support Vector Machine: Grid Search CV with SVM Using Python Part02

Автор: Deep Dive in ML, DL, and Dατa Σcience

Загружено: 2025-12-18

Просмотров: 8

Описание: In this video, we demonstrate how to perform Grid Search Cross-Validation (CV) with a Support Vector Machine (SVM) using Python. Grid Search is an essential technique for hyperparameter tuning, helping you find the best combination of parameters to improve your SVM model’s performance. We’ll cover how to use scikit-learn to implement Grid Search with SVM, including setting up a grid of hyperparameters, training the model, and evaluating its performance. By the end of the video, you'll be able to apply Grid Search CV effectively to optimize your SVM models.

This is the part 02 of the video. It has two parts. The first part is in Lecture 84.

The link for folder containing all the Support Vector Machine Classifier codes and datasets can be found in the comments

link for next video: • Lecture 86: Machine Learning: Support Vect...

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Lecture 85: Machine Learning: Support Vector Machine: Grid Search CV with SVM Using Python Part02

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Lecture 94: Machine Learning: Decision Tree: Decision Tree with Python

Lecture 94: Machine Learning: Decision Tree: Decision Tree with Python

Lecture 84: Machine Learning: Support Vector Machine: Grid Search CV with SVM Using Python Part 01

Lecture 84: Machine Learning: Support Vector Machine: Grid Search CV with SVM Using Python Part 01

Семинар по жизненному циклу моделей машинного обучения: от разработки до развертывания.

Семинар по жизненному циклу моделей машинного обучения: от разработки до развертывания.

Lecture 96: Machine Learning: Decision Tree: Grid Search CV with Decision Tree Using Python

Lecture 96: Machine Learning: Decision Tree: Grid Search CV with Decision Tree Using Python

Алгоритмы и структуры данных ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЙ КУРС от А до Я. Графы, деревья, хеш таблицы и тд

Алгоритмы и структуры данных ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЙ КУРС от А до Я. Графы, деревья, хеш таблицы и тд

ESP32: распознавание речи нейросетью (TensorFlow Lite)

ESP32: распознавание речи нейросетью (TensorFlow Lite)

Lecture 83: Machine Learning: Support Vector Machine: Multiclass Classification Using Python

Lecture 83: Machine Learning: Support Vector Machine: Multiclass Classification Using Python

Использование Python в Power BI заменило часы работы в финансовой сфере.

Использование Python в Power BI заменило часы работы в финансовой сфере.

Excel и DeepSeek решат ВСЕ твои задачи за секунды! [Полный гайд]

Excel и DeepSeek решат ВСЕ твои задачи за секунды! [Полный гайд]

Декораторы Python — наглядное объяснение

Декораторы Python — наглядное объяснение

Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности

Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности

Акунин ошарашил прогнозом! Финал войны уже решён — Кремль скрывает правду

Акунин ошарашил прогнозом! Финал войны уже решён — Кремль скрывает правду

В 2026 VPN НЕ ПОМОЖЕТ: Роскомнадзор Закрывает Интернет

В 2026 VPN НЕ ПОМОЖЕТ: Роскомнадзор Закрывает Интернет

Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман

Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман

Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ

Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ

Объяснение тензорных процессоров (TPU)

Объяснение тензорных процессоров (TPU)

Алгоритмы на Python 3. Лекция №1

Алгоритмы на Python 3. Лекция №1

Краткий обзор новой версии n8n 2.0 🚀

Краткий обзор новой версии n8n 2.0 🚀

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Как подключить свои документы к LLM — полный разбор RAG

Как подключить свои документы к LLM — полный разбор RAG