הרשמה\התחברות
שני סרטונים - מידע שלא ניתן לפיצול לינארי - SVM
907
חזרה אל למידת מכונה
פייתון טהור (12)
למידת מכונה - מבוא
00:09
מבוא לפייתון
00:14
עבודה עם מחברת יופיטר
00:13
משתנים בפייתון
00:08
לולאות בפייתון
00:06
רשימות בפייתון
00:15
Tuples
00:05
סטים בפייתון
00:04
מילונים
00:10
iteratables
00:10
משחקי רשימות
00:12
lambda
00:09
ספריות רלוונטיות (10)
Numpy
00:13
Numpy Array
00:17
Numpy Array Indexing
00:13
Numpy Boolean Indexing
00:11
Pandas
00:09
Pandas - DataFrames,Series
00:25
Pandas - Loc,iLoc
00:10
Pandas - Boolean Indexing
00:06
עדכון עמודות ושורות
00:18
מחיקה והוספה של עמודות ושורות
00:15
למידה מונחת (23)
למידת מכונה - סוגי הלמידה
00:19
למידה מונחת - סיווג
00:19
מונחים בסיסיים בלמידת מכונה
00:49
KNN
00:39
עץ החלטות - אינטואיציה
00:19
עץ החלטות - נוסחאות
00:30
סיכום עץ החלטות
00:13
Naive Bayes
00:30
Naive Bayes - UnderFlow and Smoothing
00:21
Gaussian Naive Bayes
00:20
היפר פרמטרים
00:09
Ensembles
00:19
Ensembles - AdaBoost
00:41
Support Vector Machine
00:14
SVM - Margin
00:32
SVM - Lagrange Multipliers
00:44
שני סרטונים - מידע שלא ניתן לפיצול לינארי - SVM
00:29
רגרסיה לינארית
00:20
רגרסיה לינארית - משתנה יחיד
00:36
רגרסיה לינארית - רב משתנים
00:15
רשתות נוירוניות
00:28
פרספטרון
00:32
פונקציית עלות
00:23
למידה לא מונחת (5)
למידה לא מונחת
00:11
מונחים חשובים
00:22
K-means
00:29
K-means++
00:18
אישכול היררכי
00:31
דברים שכדאי לדעת (4)
Feature Selection
00:18
Dimensions Reduction
00:27
PCA
00:21
confusion matrix
00:10
למידת מכונה - תרגול (5)
KNN - מימוש
00:36
שאלות מהמבחן לדוגמה 2020
00:44
Naive Bayes - מימוש
01:00
Gaussian Naive Bayes
01:06
בדיקת דיוק של היפותזה
00:34
Post
View comments
בכדי לצפות בסרטון זה עליכם לרכוש את הקורס.