دورة خوارزميات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي
دورة خوارزميات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي Machine Learning Algorithms
0.0(0 تقييم)
22 طالب ملتحق
عن الدورة
دورة خوارزميات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي Machine Learning Algorithms
محتوى الدورة
-
1. التعلم غير المراقب - Unsupervised Learning Algorithms00:22:14
-
2. خوارزمية التصنيف (التحليل العنقودي) - K-Means Clustering Algorithm00:31:02
-
3. خوارزمية التجميع الهرمي (التحليل العنقودي) - Hierarchical Clustering Algorithm00:10:51
-
4. خوارزمية التصنيف بكثافة البيانات (التحليل العنقودي) - DBSCAN Algorithm00:25:45
-
5. خوارزمية تحليل المكوّن الرئيسي (تقليل الأبعاد) - PCA Algorithm00:23:24
-
6. التعلم المراقب للآلة - Supervised Machine Learning00:20:20
-
7. مصفوفة الإرباك (تقييم خوارزميات التصنيف) - Confusion Matrix00:28:27
-
8. خوارزمية الجيران الأقرب (التصنيف) - K-Nearest Neighbors Algorithm00:06:54
-
9. خوارزمية بايز الساذج (التصنيف) - Naïve Bayes Algorithm (Classification)00:02:54
-
10. خوارزمية متجه الدعم الآلي (التصنيف) - Support Vector Machines Algorithm00:31:42
-
11. خوارزمية شجرة القرار (التصنيف) - Decision Tree Algorithm00:10:26
-
12. خوارزمية الانحدار اللوجيستي (التصنيف) - Logistic Regression Algorithm00:10:24
-
13. تقييم نماذج الانحدار - Regression Models Evaluation (MAE, MSE, RMSE, & R2)00:45:26
-
14. خوارزمية الانحدار الخطي البسيط - Simple Linear Regression Algorithm00:26:05
المحاضرون
التقييمات
لا يوجد تقييمات