You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
ML-For-Beginners/translations/ar/2-Regression/README.md

5.0 KiB

نماذج الانحدار لتعلم الآلة

موضوع إقليمي: نماذج الانحدار لأسعار القرع في أمريكا الشمالية 🎃

في أمريكا الشمالية، غالبًا ما يتم نحت القرع إلى وجوه مخيفة للاحتفال بعيد الهالوين. دعونا نكتشف المزيد عن هذه الخضروات المثيرة!

jack-o-lanterns

صورة بواسطة Beth Teutschmann على Unsplash

ما ستتعلمه

مقدمة إلى الانحدار

🎥 اضغط على الصورة أعلاه لمشاهدة فيديو سريع يقدم هذا الدرس

تغطي الدروس في هذا القسم أنواع الانحدار في سياق تعلم الآلة. يمكن لنماذج الانحدار أن تساعد في تحديد العلاقة بين المتغيرات. هذا النوع من النماذج يمكنه التنبؤ بقيم مثل الطول، أو درجة الحرارة، أو العمر، وبالتالي كشف العلاقات بين المتغيرات أثناء تحليل نقاط البيانات.

في سلسلة الدروس هذه، ستكتشف الفروقات بين الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي، ومتى يجب تفضيل أحدهما على الآخر.

تعلم الآلة للمبتدئين - مقدمة إلى نماذج الانحدار لتعلم الآلة

🎥 اضغط على الصورة أعلاه لمشاهدة فيديو قصير يقدم نماذج الانحدار.

في هذه المجموعة من الدروس، ستتعرف على كيفية البدء في مهام تعلم الآلة، بما في ذلك إعداد Visual Studio Code لإدارة الدفاتر، وهو البيئة الشائعة لعلماء البيانات. ستكتشف مكتبة Scikit-learn لتعلم الآلة، وستقوم ببناء نماذجك الأولى، مع التركيز على نماذج الانحدار في هذا الفصل.

هناك أدوات منخفضة الكود يمكن أن تساعدك في تعلم العمل مع نماذج الانحدار. جرب Azure ML لهذه المهمة

الدروس

  1. أدوات العمل
  2. إدارة البيانات
  3. الانحدار الخطي والمتعدد الحدود
  4. الانحدار اللوجستي

الشكر

"تعلم الآلة مع الانحدار" كتب بحب ♥️ بواسطة Jen Looper

♥️ مساهمو الاختبارات يشملون: Muhammad Sakib Khan Inan و Ornella Altunyan

مجموعة بيانات القرع مقترحة من هذا المشروع على Kaggle ومصدر بياناتها من تقارير الأسواق القياسية للمحاصيل الخاصة التي تصدرها وزارة الزراعة الأمريكية. لقد أضفنا بعض النقاط حول اللون بناءً على النوع لتطبيع التوزيع. هذه البيانات متاحة في المجال العام.


إخلاء المسؤولية:
تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية Co-op Translator. بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو معلومات غير دقيقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية هو المصدر الموثوق. للحصول على معلومات حساسة أو هامة، يُوصى بالاستعانة بترجمة بشرية احترافية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة تنشأ عن استخدام هذه الترجمة.