L17- Features Scaling (Normalization) | إعادة ضبط وحدات القياس للمميزات

Автор: Omar Alharbi

Загружено: 2021-03-08

Просмотров: 10543

Описание: في هذه المحاضرة وضحنا أهمية وتأثير عملية (Features scaling) على مشاكل تعلم الآلة المختلفة مثل الانحدار الخطي وخصوصا على خوارزمية (Gradient Descent)، وأيضا على مشاكل التصنيف والتجميع (Classification & Clustering)، وخصوصا على الخوارزميات التي تستخدم طريقة (Euclidean distance) في عملية تعلم الآلة. ووضحنا أيضا أهم الطرق المستخدمة في عملية (Features scaling) مثل (Min-Max) و (z-score).
=======================
محاضرات سابقة ذات علاقة بهذا الموضوع
   • L8- Linear Regression_part3(Cost Function)...

   • L9- Gradient Descent | الهبوط التدريجي

=====================
Facebook Page
  / dr.omaralharbi

=====================
For the complete Playlist, check out
   • L1- Preface | تمهيد

====================
Sources:
https://towardsdatascience.com/gradie...

https://iopscience.iop.org/article/10...

   • Feature Scaling  (How it really works?) Ex...

https://www.analyticsvidhya.com/blog/...

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

L17- Features Scaling (Normalization) | إعادة ضبط وحدات القياس للمميزات

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

L18- Classification (Logistic Regression) | التصنيف

L18- Classification (Logistic Regression) | التصنيف

Нормализация против стандартизации (масштабирование признаков в машинном обучении)

Нормализация против стандартизации (масштабирование признаков в машинном обучении)

Масштабирование функций Python в SciKit-Learn (нормализация и стандартизация)

Масштабирование функций Python в SciKit-Learn (нормализация и стандартизация)

Регрессия Softmax (C2W3L08)

Регрессия Softmax (C2W3L08)

أساسيات تعلم الآلة | Basics of Machine Learning

أساسيات تعلم الآلة | Basics of Machine Learning

6- MACHINE LEARNING - Data Scaling - Normalization [Arabic] | موازنة البيانات

6- MACHINE LEARNING - Data Scaling - Normalization [Arabic] | موازنة البيانات

B-14 - تدريج البيانات Data Rescaling

B-14 - تدريج البيانات Data Rescaling

Feature Scaling Scikit-learn || Min-Max scaling | Standardization بالعربية

Feature Scaling Scikit-learn || Min-Max scaling | Standardization بالعربية

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман

Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман

Цепи Маркова: понятно и понятно! Часть 1

Цепи Маркова: понятно и понятно! Часть 1

Вейвлеты: математический микроскоп

Вейвлеты: математический микроскоп

Data Science-13: Standard Scaler, MinMax Scaler, and Robust Scaler

Data Science-13: Standard Scaler, MinMax Scaler, and Robust Scaler

Моделирование Монте-Карло

Моделирование Монте-Карло

standardization & MinMax Scaler & Robust Scaler & Normalizer in machine learning (شرح بالعربي )

standardization & MinMax Scaler & Robust Scaler & Normalizer in machine learning (شرح بالعربي )

L3- Introduction to ML | مقدمة إلى تعلم الآلة

L3- Introduction to ML | مقدمة إلى تعلم الآلة

2.3.3 تسوية البيانات Data Normalization

2.3.3 تسوية البيانات Data Normalization

How do I select features for Machine Learning?

How do I select features for Machine Learning?

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

B-06 - مثال علي الانحدار التدريجي Gradient Descent Example

B-06 - مثال علي الانحدار التدريجي Gradient Descent Example