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: 4679

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

Tutorial 123 - Deep learning architectures and benefits via transfer learning

Tutorial 123 - Deep learning architectures and benefits via transfer learning

Learn Statistical Regression in 40 mins! My best video ever. Legit.

Learn Statistical Regression in 40 mins! My best video ever. Legit.

Что происходит с нейросетью во время обучения?

Что происходит с нейросетью во время обучения?

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

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

Happy December Morning Jazz ☕ Positive Coffee  Music and Delicate Bossa Nova Piano for Joyful Moods

Happy December Morning Jazz ☕ Positive Coffee Music and Delicate Bossa Nova Piano for Joyful Moods

141 - Regression using Neural Networks and comparison to other models

141 - Regression using Neural Networks and comparison to other models

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...

Frank Sinatra, Nat King Cole, Bing Crosby, Dean Martin 🎄 Best Old Christmas Songs 1960s–70s

Frank Sinatra, Nat King Cole, Bing Crosby, Dean Martin 🎄 Best Old Christmas Songs 1960s–70s

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 83 - Image classification using traditional machine learning

Tutorial 83 - Image classification using traditional machine learning

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ

Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ

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

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

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

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

Понимание GD&T

Понимание GD&T

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

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

Роковая ошибка Jaguar: Как “повестка” в рекламе добила легенду британского автопрома

Роковая ошибка Jaguar: Как “повестка” в рекламе добила легенду британского автопрома

Tutorial 102  - Deep Learning terminology explained -  What is Training, Testing and Validation data

Tutorial 102 - Deep Learning terminology explained - What is Training, Testing and Validation data

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]