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
dTub
Скачать

Richard Liaw: A Guide to Modern Hyperparameters Turning Algorithms | PyData LA 2019

Автор: PyData

Загружено: 2019-12-29

Просмотров: 5056

Описание:

www.pydata.org

PyData is an educational program of NumFOCUS, a 501(c)3 non-profit organization in the United States. PyData provides a forum for the international community of users and developers of data analysis tools to share ideas and learn from each other. The global PyData network promotes discussion of best practices, new approaches, and emerging technologies for data management, processing, analytics, and visualization. PyData communities approach data science using many languages, including (but not limited to) Python, Julia, and R.

PyData conferences aim to be accessible and community-driven, with novice to advanced level presentations. PyData tutorials and talks bring attendees the latest project features along with cutting-edge use cases. 00:00 Welcome!
00:10 Help us add time stamps or captions to this video! See the description for details.

Want to help add timestamps to our YouTube videos to help with discoverability? Find out more here: https://github.com/numfocus/YouTubeVi...

Richard Liaw: A Guide to Modern Hyperparameters Turning Algorithms | PyData LA 2019

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Vasily Ershov: Gradient Boosting for Data with Both Numerical and Text Features | PyData LA 2019

Vasily Ershov: Gradient Boosting for Data with Both Numerical and Text Features | PyData LA 2019

Auto-Tuning Hyperparameters with Optuna and PyTorch

Auto-Tuning Hyperparameters with Optuna and PyTorch

Postgres vs Mongo / Олег Бартунов (Postgres Professional)

Postgres vs Mongo / Олег Бартунов (Postgres Professional)

A Bluffer's Guide to Dimension Reduction - Leland McInnes

A Bluffer's Guide to Dimension Reduction - Leland McInnes

Fletcher Riehl: Using Embedding Layers to Manage High Cardinality Categorical Data | PyData LA 2019

Fletcher Riehl: Using Embedding Layers to Manage High Cardinality Categorical Data | PyData LA 2019

«Экономическая ситуация меняется так, как не предвидели» — Олег Вьюгин

«Экономическая ситуация меняется так, как не предвидели» — Олег Вьюгин

Data Pipeline Hyperparameter Optimization - Alex Quemy

Data Pipeline Hyperparameter Optimization - Alex Quemy

Aditya Lahiri: Dealing With Imbalanced Classes in Machine Learning | PyData New York 2019

Aditya Lahiri: Dealing With Imbalanced Classes in Machine Learning | PyData New York 2019

Вы просыпаетесь в 3 часа ночи? Вашему телу нужна помощь! Почему об этом не говорят?

Вы просыпаетесь в 3 часа ночи? Вашему телу нужна помощь! Почему об этом не говорят?

HDBSCAN, Fast Density Based Clustering, the How and the Why - John Healy

HDBSCAN, Fast Density Based Clustering, the How and the Why - John Healy

ЛУЧШИЕ книги по Python в 2025 году с нуля

ЛУЧШИЕ книги по Python в 2025 году с нуля

Оптимизация гиперпараметров — Математика интеллекта №7

Оптимизация гиперпараметров — Математика интеллекта №7

Vincent Warmerdam: How to Constrain Artificial Stupidity | PyData London 2019

Vincent Warmerdam: How to Constrain Artificial Stupidity | PyData London 2019

Hyperparameter Optimization: This Tutorial Is All You Need

Hyperparameter Optimization: This Tutorial Is All You Need

Kishan Manani - Feature Engineering for Time Series Forecasting | PyData London 2022

Kishan Manani - Feature Engineering for Time Series Forecasting | PyData London 2022

История компании Dell: компьютеры, бизнес-модель, конкуренты и интернет

История компании Dell: компьютеры, бизнес-модель, конкуренты и интернет

AutoML with Hyperband

AutoML with Hyperband

CS480/680 Lecture 19: Attention and Transformer Networks

CS480/680 Lecture 19: Attention and Transformer Networks

Kevin Lemagnen: Maintainable code in data science | PyData London 2019

Kevin Lemagnen: Maintainable code in data science | PyData London 2019

Вы еще не используете NotebookLM?

Вы еще не используете NotebookLM?

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]