Dzięki za opinię! :) Na ten moment wszystkie filmy realizuję w pojedynkę, a jest dokładnie tak jak piszesz. Wszystkie materiały oraz montaż realizuję sam. Staram się jak mogę, ale czasem wolę lekko zwolnić na korzyść jakości materiału.
Film na bardzo wysokim poziomie, lecz proponowałbym zmianę czcionki lub motywu, aby podwójny znak "równa się" był lepiej widoczny zamiast się łączyć - wiem że to minimalny detal, ale w wypadku przepisywania prezentowanego kodu łatwo o pomyłkę
Dzięki za komentarz! :) Masz rację - w przypadku operatorów porównywania może być to słabo czytelne - na pewno, biorąc pod uwagę wcześniejsze sugestie innych widzów będę wrzucać kod na gotowe repozytorium, skąd będzie możliwość po prostu pobrania kodu bez potrzeby przepisywania. :)
Dzięki za to pytanie! :) Zawodowo jako programista spotkałem się z wieloma stylami, zazwyczaj w zależności od języka, w którym pisałem. W materiale staram się trzymać stylu nazewnictwa, z którymi spotykasz się zaglądając do dokumentacji - na stronie modułu scikit-learn znajdziesz podobny styl, gdzie nazwa zbiorów dotyczących wejść po podziale również rozpoczyna się dużą litera. Czasem można się pogubić, ale na szczęście styl nazewnictwa jest dowolny. :)
Cześć! :) Masz rację - mój błąd, powinienem o tym wspomnieć. Zdecydowanie powinno się unikać preprocessingu danych przed podziałem, raczej standaryzować dane po podziale, bo wyniki walidacji mogą być sztucznie zawyżone - w tym wypadku nasz model jest trenowany na danych standaryzowanych na podstawie statystyki (średnia, odchylenie standardowe) całego zbioru, łącznie ze zbiorem walidacyjnym. Dzięki za zwrócenie uwagi! ;)
Bardzo ciekawy kontent zrealizowany w przystępny i profesjonalny sposób. Będę obserwował :)
Dzięki! :)
Dobra jakość, przystępnie wytłumaczone. Dzięki 😁
Cieszę się, że materiał się spodobał! Dzięki za opinię! :)
@@r.sikora jeżeli moge zaproponować, fajną opcją byłoby pobranie gdzieś kodu źródłowego żeby nie przepisywać z ekranu :)
@@vito-hv6yx Racja! Dzięki za sugestię, na pewno wprowadzę repozytoria dla materiałów. :)
Wartościowy kanał. Życzę powodzenia
Dzięki!
super film nie mogę się doczekać następnego. szkoda że publikujesz rzadko ale wiem że napewno kosztuje cię to dużo pracy
Dzięki za opinię! :)
Na ten moment wszystkie filmy realizuję w pojedynkę, a jest dokładnie tak jak piszesz. Wszystkie materiały oraz montaż realizuję sam. Staram się jak mogę, ale czasem wolę lekko zwolnić na korzyść jakości materiału.
Film na bardzo wysokim poziomie, lecz proponowałbym zmianę czcionki lub motywu, aby podwójny znak "równa się" był lepiej widoczny zamiast się łączyć - wiem że to minimalny detal, ale w wypadku przepisywania prezentowanego kodu łatwo o pomyłkę
Dzięki za komentarz! :)
Masz rację - w przypadku operatorów porównywania może być to słabo czytelne - na pewno, biorąc pod uwagę wcześniejsze sugestie innych widzów będę wrzucać kod na gotowe repozytorium, skąd będzie możliwość po prostu pobrania kodu bez potrzeby przepisywania. :)
U mnie ten model wykręca 96,67%
Dlaczego nazywasz zmienne z dużych liter? Przyzwyczaiłem się że powinny być z małych, a tylko klasy z dużych.
Dzięki za to pytanie! :)
Zawodowo jako programista spotkałem się z wieloma stylami, zazwyczaj w zależności od języka, w którym pisałem. W materiale staram się trzymać stylu nazewnictwa, z którymi spotykasz się zaglądając do dokumentacji - na stronie modułu scikit-learn znajdziesz podobny styl, gdzie nazwa zbiorów dotyczących wejść po podziale również rozpoczyna się dużą litera. Czasem można się pogubić, ale na szczęście styl nazewnictwa jest dowolny. :)
Cześć, wydaje mi się, że "prawidłowym" podejściem jest standaryzacja danych po podzile na dane treningowe i testowe
Cześć! :)
Masz rację - mój błąd, powinienem o tym wspomnieć. Zdecydowanie powinno się unikać preprocessingu danych przed podziałem, raczej standaryzować dane po podziale, bo wyniki walidacji mogą być sztucznie zawyżone - w tym wypadku nasz model jest trenowany na danych standaryzowanych na podstawie statystyki (średnia, odchylenie standardowe) całego zbioru, łącznie ze zbiorem walidacyjnym. Dzięki za zwrócenie uwagi! ;)