Machine Learning #7 || Perceptron (1) Math Behind - بالعربية скачать в хорошем качестве

Machine Learning #7 || Perceptron (1) Math Behind - بالعربية

في هذا الفيديو ، سنتعمق في الخلفية الرياضية لخوارزمية Perceptron واستخدامها في مهام التصنيف. خوارزمية Perceptron هي خوارزمية بسيطة لكنها قوية يمكن استخدامها للتصنيف الثنائي. سنبدأ بمناقشة المفهوم الأساسي للتصنيف الخطي وحدود القرار. بعد ذلك ، سوف ننتقل إلى خوارزمية Perceptron وكيف تستخدم حدود القرار لتصنيف نقاط البيانات. سنناقش أيضًا مفهوم الأوزان وكيفية استخدامها في خوارزمية Perceptron . سنغطي أيضًا قاعدة التعلم ونظرية تقارب الإدراك الحسي ، وهما ضروريان لفهم كيفية عمل خوارزمية Perceptron . هذا الفيديو مناسب لأي شخص يريد فهم الرياضيات وراء خوارزمية Perceptron وكيف يمكن استخدامها في مهام التصنيف. In this video, we will dive into the mathematical background of the perceptron algorithm and its use in classification tasks. The perceptron algorithm is a simple yet powerful algorithm that can be used for binary classification. We will start by discussing the basic concept of linear classification and the decision boundary. Then, we will move on to the perceptron algorithm and how it uses the decision boundary to classify data points. We will also discuss the concept of weights and bias and how they are used in the perceptron algorithm. We will also cover the learning rule and the perceptron convergence theorem, which are essential to understanding how the perceptron algorithm works. This video is suitable for anyone who wants to understand the math behind the perceptron algorithm and how it can be used in classification tasks. ملخص الدرس: https://www.linkedin.com/posts/inesri... سلسلة تعلم الآلة🎁 :    • Machine Learning   تحميل البايثون باستخدام الأناكوندا:    • Anaconda أسهل طريقة لتحميل وتثبيت || How t...   🎁 Matplotlib Playlist:    • Matplotlib #1 || Introduction + Line PLots...   🎁 Pandas Playlist:    • Pandas #1 | Intro & Creating Series Object...   ⚽ احترف الـ Numpy في 6 ساعات:    • احترف مكتبة نمباي في 6 ساعات بالعربي || Nu...   📱 Find Me on: Telegram: @onstube_bot Github: https://www.github.com/inesriahi Linkedin:   / inesriahi   Instagram: @inesalriahi