Русские видео

Сейчас в тренде

Иностранные видео


Скачать с ютуб StandardScaler| MinMaxScaler | МАСШТАБИРОВАНИЕ ДАННЫХ | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ в хорошем качестве

StandardScaler| MinMaxScaler | МАСШТАБИРОВАНИЕ ДАННЫХ | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ 3 года назад


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru



StandardScaler| MinMaxScaler | МАСШТАБИРОВАНИЕ ДАННЫХ | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Практическое задание https://boosty.to/machine_learrrning/... Поддержать канал можно оформив подписку на https://boosty.to/machine_learrrning Канал в TG https://t.me/machine_learrrning Группа в VK https://vk.com/machine_learrrning Курсы на платформе Stepik: 1. Библиотеки Python для Data Science https://stepik.org/a/129105 2. Введение в нейронные сети (Keras/Tensorflow) https://stepik.org/a/127274 Вопросы, на которые найдем ответы в этом видео: Что такое масштабирование данных и зачем оно нужно? Как работать с StandardScaler (Стандартизация)? Как работать с MinMaxScaler (Нормализация)? Ноутбук из видео https://colab.research.google.com/dri... 0:00 Вводная 0:05 Зачем масштабировать данные 0:13 Получение данных 0:41 Обучение модели KNN 1:14 Плохие метрики на KNN 1:30 Обучение моделей 2:20 Поиск проблемы в данных 3:02 Признаки разных масштабов 3:36 Виды масштабирования данных 3:44 Нормализация данных 4:10 MinMaxScaler 5:05 Как вывести нормальные значения в numpy 6:00 MinMaxScaler transform 7:22 Почему после MinMaxScaler max не 1 или min не 0 8:52 Нормалиазация своими руками 10:36 Обучение моделей на нормализованных данных 11:57 Стандартизация данных 12:14 StandardScaler 13:21 Как вывести нормальные значения в pandas 14:06 Стандартизация тестовой выборки 14:21 Почему после StandardScaler std не 1 или mean не 0 15:00 Стандартизация своими руками 16:32 Обучение моделей на стандартизированных данных 18:00 DecisionTree и масштабирование данных 19:26 Практика на https://boosty.to/machine_learrrning 20:06 Резюме занятия

Comments