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

Tutorial 109 - Regression using deep learning

Автор: ZEISS arivis

Загружено: 2021-05-20

Просмотров: 4678

Описание:

Code associated with these tutorials can be downloaded from here: https://github.com/bnsreenu/python_fo...

This video uses the Boston Housing dataset to explain putting together a deep learning model for regression. It also compares deep learning results with traditional ML results (Linear regression and Random Forest).

Regression is predicting a continuous outcome (y) based on the value of one or more predictor variables (x).
The continuous outcome is typically a numerical value.
Typical examples include predicting house prices or stock value.

Tutorial 109 - Regression using deep learning

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Tutorial 110 - Binary Classification using Deep Learning

Tutorial 110 - Binary Classification using Deep Learning

Прогнозирование временных рядов с помощью XGBoost — используйте Python и машинное обучение для пр...

Прогнозирование временных рядов с помощью XGBoost — используйте Python и машинное обучение для пр...

Tutorial 83 - Image classification using traditional machine learning

Tutorial 83 - Image classification using traditional machine learning

Deep Focus Radio — Music for Coding & Productivity

Deep Focus Radio — Music for Coding & Productivity

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Tutorial 124 - Using pretrained models as encoders in U-Net

Tutorial 124 - Using pretrained models as encoders in U-Net

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Tutorial 123 - Deep learning architectures and benefits via transfer learning

Tutorial 123 - Deep learning architectures and benefits via transfer learning

Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях

Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях

141 - Regression using Neural Networks and comparison to other models

141 - Regression using Neural Networks and comparison to other models

Вейвлеты: математический микроскоп

Вейвлеты: математический микроскоп

Ariana Grande, Mariah Carey, Justin Bieber, Christmas Songs Christmas Songs Playlist 2026

Ariana Grande, Mariah Carey, Justin Bieber, Christmas Songs Christmas Songs Playlist 2026

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

Артем Шрайбман: почему Лукашенко отпустил Бабарико, Колесникову и других знаковых заключенных?

Артем Шрайбман: почему Лукашенко отпустил Бабарико, Колесникову и других знаковых заключенных?

Что происходит с нейросетью во время обучения?

Что происходит с нейросетью во время обучения?

Tutorial 125 - Using pretrained deep learning model as feature extractor for XGBoost segmentation

Tutorial 125 - Using pretrained deep learning model as feature extractor for XGBoost segmentation

Tutorial 121 - Loading data directly from drive to train U-Net for semantic segmentation

Tutorial 121 - Loading data directly from drive to train U-Net for semantic segmentation

Tutorial 79 - Image segmentation using traditional Machine Learning - Part 1

Tutorial 79 - Image segmentation using traditional Machine Learning - Part 1

Tutorial 99 - Deep Learning terminology explained - Dropout and Batch Normalization

Tutorial 99 - Deep Learning terminology explained - Dropout and Batch Normalization

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]