مفاهيم أساسية عن خوارزمية الجيران الأقرب K-Nearest Neighbors (K-NN)

خوارزميات التعلم المراقب (التصنيف) | Supervised Learning Algorithms (Classification)

مبادئ خوارزميات التصنيف | Classification Algorithms Basics

ملفات الدورة التدريبية All Course Materials
مفاهيم أساسية عن التعلم المراقب للآلة Supervised Machine Learning Principles (20:19)
مقدمة عامة عن خوارزميات التصنيف Classification Algorithms Intro (5:34)
مفاهيم أساسية عن خوارزميات التصنيف Classification Algorithms Principles (9:04)
اختيار النموذج الأفضل من خوارزميات التصنيف Classification Model Selection (3:55)
تطبيق عملي: تقييم خوارزميات التصنيف Classification Model Evaluation (23:30)
مصفوفة الإرباك (تقييم خوارزميات التصنيف) Confusion Matrix (Model Evaluation) (28:26)

خوارزمية الجار الأقرب (التصنيف) | K-NN Classifier (Classification)

مقدمة عامة عن خوارزمية الجيران الأقرب K-Nearest Neighbors (K-NN) Basics (1:40)
مثال توضيحي: خوارزمية الجيران الأقرب K-Nearest Neighbors (K-NN) Python Demo (8:39)
مفاهيم أساسية عن خوارزمية الجيران الأقرب K-Nearest Neighbors (K-NN) Principles (5:00)
شرح خوارزمية الجيران الأقرب K-Nearest Neighbors (K-NN) Algorithm Explanation (6:53)
مزايا وعيوب خوارزمية الجيران الأقرب K-Nearest Neighbors (K-NN) Pros. & Cons. (3:25)
تطبيق عملي: خوارزمية الجيران الأقرب K-Nearest Neighbors (K-NN) Python Case-study (22:57)

خوارزمية متجه الدعم الآلي (التصنيف) | Support Vector Machines (Classification)

مقدمة عامة عن متجه الدعم الآلي Support Vector Machines (SVM) Basics (4:33)
تبسيط فكرة خوارزمية متجه الدعم الآلي SVM Algorithm Intuition (6:49)
مثال توضيحي: خوارزمية متجه الدعم الآلي Support Vector Machines (SVM) Python Demo (12:38)
مفاهيم أساسية عن خوارزمية متجه الدعم الآلي SVM Algorithm Principles (6:02)
التصنيفات المتعددة في خوارزمية متجه الدعم الآلي SVM Multiclass Classification (2:55)
مزايا وعيوب خوارزمية متجه الدعم الآلي SVM Algorithm Pros. & Cons. (4:22)
تطبيق عملي: خوارزمية متجه الدعم الآلي SVM Algorithm Python Case-study (16:41)

خوارزمية بايز الساذج (التصنيف) | Naïve Bayes (Classification)

مقدمة عامة عن خوارزمية بايز الساذج Naïve Bayes (NB) Basics (1:14)
تبسيط فكرة خوارزمية بايز الساذج Naïve Bayes (NB) Algorithm Intuition (3:58)
مثال توضيحي: خوارزمية بايز الساذج Naïve Bayes (NB) Python Demo (15:59)
مفاهيم أساسية عن خوارزمية بايز الساذج Naïve Bayes (NB) Algorithm Principles (6:09)
شرح خوارزمية بايز الساذج Naïve Bayes (NB) Algorithm Explanation (2:53)
مزايا وعيوب خوارزمية بايز الساذج Naïve Bayes (NB) Algorithm Pros. & Cons. (2:18)
تطبيق عملي: خوارزمية بايز الساذج Naïve Bayes (NB) Algorithm Python Case-study (14:13)

خوارزمية شجرة القرار (التصنيف) | Decision Tree & Random Forest (Classification)

مقدمة عامة عن خوارزمية شجرة القرار Decision Trees Basics (1:29)
تبسيط فكرة خوارزمية شجرة القرار Tree-based Algorithms Intuition (19:01)
مثال توضيحي: خوارزمية شجرة القرارز Decision Trees Python Demo (10:01)
مفاهيم أساسية عن خوارزمية شجرة القرار Decision Trees Algorithm Principles (5:21)
شرح خوارزمية شجرة القرار Decision Trees Algorithm Explanation (10:25)
مزايا وعيوب خوارزمية شجرة القرار Decision Trees Algorithm Pros. & Cons. (1:54)
مفاهيم أساسية عن خوارزمية الغابات العشوائية Random Forests Algorithm Principles (6:19)
تطبيق عملي: خوارزمية شجرة القرار Decision Trees Algorithm Python Case-study (2:39)

Lesson content locked

If you're already enrolled, you'll need to login.