دروس التعلم الآلي

تسرد هذه الصفحة جميع دروس التعلم الآلي المتوفرة في – Statorials.

مقدمة في التعلم الآلي
التعلم الخاضع للإشراف أو غير الخاضع للإشراف
خوارزميات الانحدار والتصنيف
مقايضة التحيز والتباين

الانحدارالخطي
الانحدار الخطي البسيط ( R ، Python )
الانحدار الخطي المتعدد ( R ، Python )

تصنيف
الانحدار اللوجستي (R، بايثون )
التحليل التمييزي الخطي ( R ، Python )
التحليل التمييزي التربيعي ( R ، Python )

كيفية تقييم مدى كفاية النموذج
ما هو الإفراط في التجهيز؟
التحقق من صحة المغادرة لمرة واحدة ( R ، Python )
التحقق من صحة K-Fold ( R ، Python )

اختيار النموذج
أفضل اختيار فرعي
التحديد التدريجي ( R )

التنظيم
انحدار ريدج ( R ، بايثون )
انحدار لاسو ( R ، بايثون )

تخفيض الأبعاد
انحدار المكون الرئيسي (R ، Python )
المربعات الصغرى الجزئية ( R ، Python )

نماذج الانحدار المتقدمة
الانحدار متعدد الحدود ( R ، بايثون )
خطوط الانحدار التكيفي متعددة المتغيرات ( R ، Python)

الأساليب المبنية على الأشجار
التصنيف وأشجار الانحدار ( ت )
التعبئة ( ص )
غابات عشوائية ( ت )
التعزيز ( ص )

تعليم غير مشرف عليه
تحليل المكون الرئيسي في R
K-يعني التجميع في R
مجموعات K-Medoids في R