Le Guide Complet pour Maîtriser K-means en Python
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- čas přidán 9. 07. 2024
- Dans cette vidéo du jour 82 du challenge #100JoursDeML, découvrez comment mettre en oeuvre les k-means sous python.
00:00 Introduction
01:54 Etape 1
04:07 Etape 2
05:30 Etape 3
08:13 Etape 4
10:34 Interprétation
13:45 Quiz et Abonnez-vous :)
#100JoursDeML #LeCoinStat #datascience #machinelearning
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Merci! Je suis actuellement une formation en data science dans un établissement dont tu es mentor et force est de constater que je ne trouve pas leur concept et cours pédagogiques du tout. Grâce à toi tout s'éclaircie, tu présentes clairement les concepts et démarches à suivre, merci beaucoup!
C’est très bien expliqué merci
Merci
Excellent boulot !
Merci 😁
Merci pour les vidéos
De rien:)
Bien expliqué merci
Thanks
Top !
Merci
Merci !
Avec plaisir
waw puissance à vous!
Merci Youssouph
sujet maitrisé et explication simple et claire waouh !
Merci
merci bcp pour ces vidéos et pour toutes les explications
De rien Michele 😇
Très bien expliqué
Merci Souleymane
Très intéressante comme vidéo, c’était très clair 😊
Thanks
Merci beaucoup 🤗🤗🤗🤗
J'ai tellement appris jusque là🙃
Force à toi
De rien et merci
Très intéressant, Nous attendons les vidéos sur le logiciel R aussi
On fera des vidéo sur R après le challenge👌
Salut Natacha, merci pour tes videos d'explication. Je me posais une questions à laquelle un créateur de contenu youtube peut repondre. Est ce que youtube vous fournit le moment où le spectateur a liké ou pas ta video? ça peut être utile pour savoir si "le suggerer a une influence sur le taux de like". perso j'ai liké à 4:45 quand tu la suggerer pourtant je regarde beacoup tes videos que j'apprecie mais j'oublie souvent de liker.
Merci Borel, je n'ai pas l'information sur le moment où vous liker les vidéos. C'est un gros débat auprès des créateurs de contenu il y a pas de consensus sur le sujet.
Merci. 237
😇
Merci beaucoup pour les vidéo, ça m'aide beaucoup. J'aimerai avoir ton whatSapp pour discuter avec vous sur mon problème qui consiste à faire une clustering des dates de démarrage de la saison des pluies avec les cartes auto-organisatrice de kohonen.
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