Aula 29 de 34
ENSEMBLE LEARNING : BAGGING, BOOSTING et STACKING (25/30)
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- 1FORMATION PYTHON MACHINE LEARNING (2020) (1/30)
- 2PYTHON VARIABLES ET FONCTIONS (2/30)
- 3PYTHON IF/ELSE, WHILE, FOR (3/30)
- 4PYTHON LISTES et TUPLES (4/30)
- 5PYTHON DICTIONNAIRES (5/30)
- 6PYTHON LIST DICT COMPREHENSION (6/30)
- 7PYTHON BUILT-IN FUNCTIONS (7/30)
- 8PYTHON MODULES ET PACKAGES (8/30)
- 9PYTHON PROGRAMMATION ORIENTÉE OBJET et impact en machine learning (9/30)
- 10PYTHON NUMPY machine learning (10/30)
- 11PYTHON NUMPY Indexing Slicing Masking (11/30)
- 12PYTHON NUMPY STATISTIQUES et MATHÉMATIQUES (12/30)
- 13PYTHON NUMPY BROADCASTING (13/30)
- 14MATPLOTLIB - Les Bases ! (14/30)
- 15MATPLOTLIB - Graphiques Importants (15/30)
- 16SCIPY PYTHON Tutoriel - Optimize, Fourier, NdImage (16/30)
- 17PANDAS PYTHON Français - Introduction + Analyse du Titanic (17/30)
- 18PANDAS PYTHON Tutoriel Français - Time Series (18/30)
- 19SEABORN PYTHON TUTORIEL PAIRPLOT etc : Les PLUS BEAUX GRAPHIQUES en 1 Ligne de Code ! (19/30)
- 20PYTHON SKLEARN: KNN, LinearRegression et SUPERVISED LEARNING (20/30)
- 21PYTHON SKLEARN - MODEL SELECTION : Train_test_split, Cross Validation, GridSearchCV (21/30)
- 22CROSS-VALIDATION SKLEARN PYTHON (Techniques expliquées en Français)
- 23MÉTRIQUES de RÉGRESSIONS en DATA SCIENCE (Coefficient de Détermination, Erreur Quadratique, etc... )
- 24PYTHON SKLEARN PRE-PROCESSING + PIPELINE (22/30)
- 25SKLEARN PIPELINE AVANCÉE
- 26SKLEARN IMPUTER : NETTOYAGE DE DONNÉES
- 27FEATURE SELECTION avec SKLEARN (23/30)
- 28APPRENTISSAGE NON-SUPERVISÉ avec Python (24/30)
- 29ENSEMBLE LEARNING : BAGGING, BOOSTING et STACKING (25/30)
- 30DATA SCIENCE ET DÉMARCHE DE TRAVAIL (26/30)
- 31EXPLORATORY DATA ANALYSIS - CORRIGÉ (27/30)
- 32PRÉ-TRAITEMENT DE DONNÉES avec Python (28/30)
- 33MODÈLE DE MACHINE LEARNING - Covid19 (29/30)
- 34Apprendre le Machine Learning : Que faire maintenant ??? (30/30)