У нас вы можете посмотреть бесплатно Cross Validation in Machine Learning with Examples или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
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
00:00 – cross validation 03:00 – example Cross-validation is a statistical method used in machine learning and data science to assess the performance of a model and ensure that it generalizes well to unseen data. 👉Subscribe to our new channel: / @varunainashots Other subject playlist Link: -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ►Theory of Computation • TOC(Theory of Computation) ►Operating System: • Operating System (Complete Playlist) ►Database Management System: • DBMS (Database Management system) Com... ►Computer Networks: • Computer Networks (Complete Playlist) ►Artificial Intelligence: • Artificial Intelligence (Complete Pla... ►Computer Architecture: • Computer Organization and Architectur... ►Design and Analysis of algorithms (DAA): • Design and Analysis of algorithms (DAA) ►Structured Query Language (SQL): • Structured Query Language (SQL) --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Our Social Media: ► Subscribe us on YouTube- / gatesmashers ► Like Our page on Facebook - / gatesmashers ► Follow us on Instagram- / gate.smashers -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ►A small donation would help us continue making GREAT Lectures for you. ►Be a Member & Give your Support on bellow link : / @gatesmashers ►UPI: gatesmashers@apl ►Paypal Account: paypal.me/GSmashers ►For any other Contribution like notes pdfs, feedback, suggestion etc [email protected] ►For Bussiness Query [email protected]