@volchebnik.official:

Роман Николаевич

Open In TikTok:

Region: MD

Tuesday 23 June 2026 11:01:10 GMT

27280

4753

895

420

Music

Download

No Watermark .mp4 (10.18MB) No Watermark(HD) .mp4 (10.18MB) Watermark .mp4 (10.63MB) Music .mp3

Comments

Наталья Еремеева :

благодарю вас Роман яніколаевічочень пріятнослушать вас❤️

2026-06-27 20:37:27

1

Лида :

спасибо за красивую песню 😅😅😅😅

2026-06-24 18:21:14

2

olga55 :

Ромка привет это хорошо когда есть любимая женщина есть стимул для роста в жизни 🫰👍🫶🫶🌞♥️

2026-06-23 18:49:42

4

user90528652259 :

А ты лучший на свете мужчина! И пусть кружится голова!)

2026-06-24 18:33:55

1

касандра :

2026-06-23 12:20:02

2

Щербань Галина :

Щиро дякую Рома за гарні піісні🥰🥰🥰🥰🥰

2026-06-24 19:14:25

2

Галина Чермянинова :

Роман Николаевич мой дорогой Волшебник ты опять превратился в молодого юношу.Похвальномилыйтак и невозможно позабыть тебя.Ну хорошо всего тебе.наилучшего. Береги себя.🙏 прости за ошибки спешила.сегодня дома.ремонтом занималась. доброго дня тебе.Спасибо за твоё внимание,признание и т д.❤️❤️❤️

2026-06-25 08:54:59

2

Elena :

какая красивая любимая моя песня🥰

2026-06-23 11:06:03

3

Татьяна :

спасибо. тебе. солнишко

2026-06-23 15:03:09

2

Лана :

Спасибо за красивую песню. Удачи и везения. 🥰🥰🥰

2026-06-23 13:56:01

3

Чингиз :

желаю любви и взаимопонимания. люби и будь любим Ромашка.👌💕💕💕

2026-06-27 03:00:50

1

Zdenka Bihariova :

aj milacik

2026-06-23 11:07:31

1

Роза :

Роман Николаевич добрый вечер.Так приятно слушать смотреть на тебя.рада видеть весёлым счастливым настроении.отличная Оболденная Просто Супер Круто Круто Круто Круто.каждая женщина хочет слышать твои чудесные очеровательные теплые ласковые слова,а ты лучший мужчина

2026-06-23 12:14:58

4

Татьяна Янущенко :

Дякую за пісня це я і сама знаю🥰🥰🥰🥰🥰🥰

2026-06-23 15:20:56

1

user1353402374190надежда :

Добрый день ☀️🎼🎶🎼Ролик классный 👍 Так хочется поверить 🔥Успехов тебе Роман 😁👍🌹

2026-06-24 07:12:06

2

user25022127024887 :

красивая песня спасибо приятно слышать такие прекрасные слова счастья успеха тебе

2026-06-24 13:05:43

1

касандра :

Привет Рома! Спасибо,очень красиво,театрально,эмоционально,театр потерял великого актера,имидж,манера исполнения👍.Оставайся таким не меняйся,так классно👍Доброго дня,удачи во всем.🥰🎉🙏

2026-06-24 07:01:54

2

qalina_g :

КЛАССНАЯ❤️❤️❤️ГЕНИАЛЬНАЯ ПРЕЛЕСТЬ ПЕСНЯ.

2026-06-27 05:53:15

1

Kateruna Kondratenko :

Дякую тобі за гарну пісню яка заворожує мене дуже гарна пісня і ти дуже гарно співаєш аж дихання перехоплює молодчинка хорошого настрою тобі і гарного вдалого весняного дня тобі 🥰🥰🥰😅😳😏😏😏😏😏🥺😏🥺🥺🥺🥺

2026-06-25 09:25:02

1

@irina(alek**65)🤗👍 :

Ух ты ромашка, привет 🤗🤗😊😊🤭

2026-06-24 07:14:58

1

Лариса :

привет доброго вечера включила телефон и увидела сообщение извените за запоздалый ответ я на даче очень много работы спасибо за песню 🥰🥰🥰 Лариса 🥰🥰🥰🥰

2026-06-26 12:50:43

1

Zhella :

❤️❤️❤️Спасибо...спасибо... спасибо..... Очень приятно!

2026-06-23 13:10:21

1

To see more videos from user @volchebnik.official, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

Cây dừa trồng ba bốn năm không ra lưỡi mèo, muốn cây ra lưỡi mèo sớm thì sử dụng chai bung lưỡi mèo hữu cơ, giúp cây khỏe mạnh bộ rễ, bắt phân tốt, cây lớn nhanh da lưỡi mèo, giúp bà con mình nhanh chóng có thu nhập ##phuocphanphoiphanbon##bungluoimeo##caydua🌴##trongdua##nongnghiep

Cây dừa trồng ba bốn năm không ra lưỡi mèo, muốn cây ra lưỡi mèo sớm thì sử dụng chai bung lưỡi mèo hữu cơ, giúp cây khỏe mạnh bộ rễ, bắt phân tốt, cây lớn nhanh da lưỡi mèo, giúp bà con mình nhanh chóng có thu nhập ##phuocphanphoiphanbon##bungluoimeo##caydua🌴##trongdua##nongnghiep

Stratified K-Fold Cross-validation in Python: Applied Data Splitting Understanding and implementing Stratified K-Fold cross-validation for handling imbalanced datasets, ensuring proper class distribution across training and validation sets, evaluating model performance, and comparing data splitting strategies. Free slides available on xbe.at website #python #machinelearning #datascience #coding #programming #stem #computerscience #sklearn #crossvalidation #statistics #data Suggestions to reinforce learning about Stratified K-Fold: 1. Start with small, controlled datasets where you can manually verify the class distributions in each fold. This helps build intuition about how stratification works. 2. Document your cross-validation results systematically. Track metrics for each fold and note any patterns or anomalies in class distributions. This practice helps identify potential issues in your validation strategy. 3. Implement both regular K-Fold and Stratified K-Fold on the same dataset. Compare the results and analyze when and why the differences occur. Understanding these differences deepens your grasp of validation techniques. 4. Always check the proportion of classes in each fold. If something seems off, investigate. Small discrepancies in class distribution can significantly impact model evaluation. 5. Practice with different types of imbalanced datasets. Start with binary classification problems, then move to multi-class scenarios. This progression helps build confidence in handling various data distributions. 6. Create visualizations of your fold distributions. Being able to see the class balance across folds makes it easier to explain your validation strategy to others and verify your implementation.

Stratified K-Fold Cross-validation in Python: Applied Data Splitting Understanding and implementing Stratified K-Fold cross-validation for handling imbalanced datasets, ensuring proper class distribution across training and validation sets, evaluating model performance, and comparing data splitting strategies. Free slides available on xbe.at website #python #machinelearning #datascience #coding #programming #stem #computerscience #sklearn #crossvalidation #statistics #data Suggestions to reinforce learning about Stratified K-Fold: 1. Start with small, controlled datasets where you can manually verify the class distributions in each fold. This helps build intuition about how stratification works. 2. Document your cross-validation results systematically. Track metrics for each fold and note any patterns or anomalies in class distributions. This practice helps identify potential issues in your validation strategy. 3. Implement both regular K-Fold and Stratified K-Fold on the same dataset. Compare the results and analyze when and why the differences occur. Understanding these differences deepens your grasp of validation techniques. 4. Always check the proportion of classes in each fold. If something seems off, investigate. Small discrepancies in class distribution can significantly impact model evaluation. 5. Practice with different types of imbalanced datasets. Start with binary classification problems, then move to multi-class scenarios. This progression helps build confidence in handling various data distributions. 6. Create visualizations of your fold distributions. Being able to see the class balance across folds makes it easier to explain your validation strategy to others and verify your implementation.

Rate our photography skills! 📸 #professionalphotographer #photography #bham #birminghamupdates #brum #brummie #bhamupdates #birmingham

Rate our photography skills! 📸 #professionalphotographer #photography #bham #birminghamupdates #brum #brummie #bhamupdates #birmingham

Shine on in your life like a gold ✨️💛 #skjewellerymalaysia #916gold #bracelet #fashion #accessories #fyp #tiktok

Shine on in your life like a gold ✨️💛 #skjewellerymalaysia #916gold #bracelet #fashion #accessories #fyp #tiktok

About

Robot
API

Legal

Privacy Policy