تشغيل تلقائى
إكمال تلقائى
المحاضرة السابقة
إكمال ومتابعة
تعلم الآلة Machine Learning
مقدمة عن تعلم الآلة
تعريف تعلم الآلة وتطبيقاته
ـ (9:33)
تصنيفات تعلم الآلة
ـ (12:43)
لماذا لغة بايثون؟
ـ (17:06)
تثبيت Anaconda
ـ (2:09)
التعلم الخاضع للاشراف - الانحدار Regression
مقدمة
ـ (3:41)
ماهو الـ Regression ؟
ـ (5:13)
الانحدار الخطي البسيط
ـ (25:43)
المثال العملي
ـ (16:17)
1FuelConsumptionCo2
تقييم النموذج
ـ (7:06)
قياس أداء النموذج
ـ (10:12)
التطبيق العملي على الانحدار الخطي البسيط
ـ (33:24)
الانحدار الخطي المتعدد (الجزء الأول)
ـ (6:19)
الانحدار الخطي المتعدد (الجزء الثانى)
ـ (11:31)
التطبيق العملي على الانحدار الخطي المتعدد
ـ (27:31)
1china_gdp
أسئلة عن الانحدار الخطي المتعدد
ـ (9:03)
الانحدار الغير خطي (الجزء الأول)
ـ (18:01)
الانحدار الغير خطي (الجزء الثانى)
ـ (29:22)
التعلم الخاضع للاشراف - التصنيف Classification
مقدمة عن التصنيف
ـ (6:16)
KNN خوارزمية اقرب الجيران
ـ (5:47)
تحديد وحساب القيم
ـ (9:19)
مقاييس تقييم النموذج
ـ (18:13)
التطبيق العملي على خوارزمية اقرب الجيران
ـ (32:45)
1teleCust1000t
خوارزمية شجرة القرار
ـ (7:28)
بناء شجرة القرار
ـ (18:37)
التطبيق العملي على شجرة القرار
ـ (25:26)
1drug200
مقدمة عن التوقع المنطقي
ـ (9:53)
فهم مرحلة تدريب التموذج
ـ (11:17)
التطبيق العملي
ـ (20:54)
1ChurnData
SVM خوارزمية
ـ (13:50)
SVM التطبيق العملي
ـ (28:01)
1cell_samples
التعلم الغير خاضع للإشراف - التجميع Clustering
مقدمة عن التجميع
ـ (7:07)
الفرق بين التجميع والتصنيف
ـ (10:41)
KM خوارزمية
ـ (12:46)
قياس دقة الخوارزمية
ـ (3:05)
التطبيق العملي على الخوارزمية
ـ (19:58)
1cust
مقدمة التجميع الهرمي
ـ (9:09)
التجميع الهرمي والتجميع الكتلي
ـ (4:43)
Agglomerative التطبيق العملي على خوارزمية
ـ (22:55)
1cars_clus
نظام التوصية Recommender System
مقدمة عن نظام التوصيات
ـ (5:58)
النظام القائم على المحتوى
ـ (11:46)
التطبيق العملي المحتوى
ـ (21:40)
ملفات المشروع
النظام القائم على التعاون
ـ (11:45)
التطبيق العملى
1cell_samples
محتوى المحاضرة مغلق
إذا كنت قد التحقت بالفعل
سوف تحتاج إلى تسجيل الدخول
.
التحق بالدورة لإلغاء القفل