МЕТРИКИ РЕГРЕССИИ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ | MAE, MSE, RMSE, R2, коэффициент детерминации.

ПЕРЕОБУЧЕНИЕ И НЕДООБУЧЕНИЕ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ | overfitting, underfitting для регрессии

Функционалы потерь и метрики регрессии. Простым языком!

Как обучается дерево решений для регрессии. Decision Tree Regressor.

Логистическая Регрессия | Logistic Regression | Линейная модель для классификации |МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

9. Задача Пакування Рюкзака / Задачі на Python / Острів Ешера

EDA, РАЗВЕДОЧНЫЙ И ПЕРВИЧНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ | MATPLOTLIB, SEABORN

MICRO, MACRO, WEIGHTED УСРЕДНЕНИЕ | ДЛЯ КАКИХ ЗАДАЧ | МЕТРИКИ КЛАССИФИКАЦИИ

ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ (DecisionTreeClassifier) | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Сводные таблицы в pandas. Pivot & pivot_table.

Что такое РЕАКЦИИ ИОННОГО ОБМЕНА | как писать МОЛЕКУЛЯРНЫЕ и ИОННЫЕ уравнения? | репетитор по химии

РЕАЛИЗАЦИЯ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ | Линейная регрессия | LinearRegression | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

LOOPING STATEMENTS IN PYTHON

PRECISION, RECALL, CONFUSION MATRIX, ТОЧНОСТЬ, ПОЛНОТА, МАТРИЦА ОШИБОК | МЕТРИКИ КЛАССИФИКАЦИИ

StandardScaler| MinMaxScaler | МАСШТАБИРОВАНИЕ ДАННЫХ | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Лекция 8. Линейная регрессия

Отбор на стажировку в Контур. Backend. Осень 2024. Задача C

Метрики в задачах регрессии. MSE, MAE, MSLE. Машинное обучение

Числа с плавающей точкой [010]

ROC-AUC, ROC-CURVE, ROC-КРИВАЯ | МЕТРИКИ КЛАССИФИКАЦИИ

[ICT AI Club] Введение в ML | Занятие 4 - Деревья решений