شرح جميل و موجز للاضافة في 8:54 recommendation system ليس مجرد المشاهدة من الشخصين وانما اذا كان فيه تفاعل ايجابي منهم على نفس الفيلم كأن يضع كلاهما لايك على نفس الفيلم،، يبني علاقة معينة بينهما وتزداد قوة العلاقة مع ازدياد التشابه بينهم كأن يظل كلاهما يشاهد نفس النوع من الافلام (الاكشن مثلاً) وبذلك يقترح على كل طرف افلام الاخر.
@@BashayerAlharbi عندي ترشيح للقناة perceptron وبعدها neural networks في كتاب اسمه Pattern Recognition في مواضيع كثيرة لو تغطي منها كمرجع لك وبكذا تعملي كورس كامل حسب وقت فراغك.
شكرا جدا مزيدا من التقدم ياريت شرح ل RANDOM FOREST FEATURE SELECTION ALGORITHM و GRID BASED RANDOM FOREST CLASSIFIER و Adam optimizer and Squirrel search algorithm
ولأن ناييف بيز لا تنظر للعلاقة بين الخصائص (سواء خطية أو غير خطية) وترى أنها مستقلة عن بعضها , هذا يخلق انحياز Bias : لأن عدد المتغيرات المحددة للنموذج قليل جداً في هذا النموذج الاحتمالي It is quite simple model وبما أنه نموذج غير معقد وبالتالي لا يحتاج للكثير من المتغيرات لتصفه , فهو لا يعاني من التشتت في حال الإختبار low variance because this model class is so limited
شرح جميل و موجز
للاضافة في 8:54 recommendation system
ليس مجرد المشاهدة من الشخصين وانما اذا كان فيه تفاعل ايجابي منهم على نفس الفيلم كأن يضع كلاهما لايك على نفس الفيلم،، يبني علاقة معينة بينهما وتزداد قوة العلاقة مع ازدياد التشابه بينهم كأن يظل كلاهما يشاهد نفس النوع من الافلام (الاكشن مثلاً) وبذلك يقترح على كل طرف افلام الاخر.
شكراً لك
شكراً والله أفادني كثيرا في فهم الخوازميه شرح مبسط ياريت انك تكثري من الامثله العمليه وشكراً من اعماق قلبي لك على هذا الشرح 💖
في مثال في الدقيقه 4:40 احتمال انهم يلعبون مش لانه الناتج طلع قريب من الواحد المفروض انك تساوين لكل الاحتمالات وتشوفين اينهم الاحتمال الاكبر
شرح جدا جميل وواضح، يا ريت تشرحي كورس machine learning كامل🌺
من ناحية ايش اشرح لو تساعدني وتعطيني تفاصيل عن الفهرس الي ترغب فيه
@@BashayerAlharbi عندي ترشيح للقناة
perceptron وبعدها neural networks
في كتاب اسمه Pattern Recognition في مواضيع كثيرة لو تغطي منها كمرجع لك وبكذا تعملي كورس كامل حسب وقت فراغك.
نفس المثال اللي ناخذه بالجامعه بس بعد في واحد
❤وعاشت ايدج
ونعم فينا يا حرب حتى بالحاسب ما شاء الله علينا ونعم بنت عمو
thank you i like the way you explained it, good luck girl
Thanks for this clear naive bayes presentation
عاشت ايدج على الشرح يجنن بصراحه
جزاكم الله خيرا وزادكم من فضله
بارك الله فيك وبعلمك
واصلي 👍🏼
امين ، ان شاء الله💙
اذا ممكن تساعديني بأمثله عن ensemble classifier او ممكن مصادر تحتوي امثله مع الشكر
شكراً استفدت جداً ❤
شرح ممتاااز ــ شكراً
العفو
اشكرك جدًا❤️
شكرا جدا مزيدا من التقدم
ياريت شرح ل RANDOM FOREST FEATURE SELECTION ALGORITHM
و GRID BASED RANDOM FOREST CLASSIFIER و
Adam optimizer and
Squirrel search algorithm
العفو ،تمام ان شاء الله مقاطعي الجايه بتكون عنها بإذن الله
@@BashayerAlharbi مشكوره ❤️
طريقة شرح رائعة شكرا.
العفو
شكرا جزيلا
شرحك جمييييل استمري
شكرا ، ممكن البوربوينت
Good job keep going
ولأن ناييف بيز لا تنظر للعلاقة بين الخصائص (سواء خطية أو غير خطية) وترى أنها مستقلة عن بعضها , هذا يخلق انحياز Bias : لأن عدد المتغيرات المحددة للنموذج قليل جداً في هذا النموذج الاحتمالي It is quite simple model وبما أنه نموذج غير معقد وبالتالي لا يحتاج للكثير من المتغيرات لتصفه , فهو لا يعاني من التشتت في حال الإختبار low variance because this model class is so limited
ممكن السلايدات استاذه بشاير
جزاك الله خيراً
امين
❤❤❤❤
عاشت يدك وياريت الشرح تنزليه pdf بارك الله فيك
تمام بحط الpdf للمقطع ان شاء الله
allah bless you
thank you very much
شكرااااااا
ممكن ملف pdf
can you share with us the presentation please
❤