@DataPlusScince __ ML Cheatsheet.pdf
5.3 MB
📑 خلاصهبرگ میادگیری ماشین (ML Cheatsheet)
💡 این خلاصهبرگ راهنمایی سریع برای مرور اصول و تکنیکهای یادگیری ماشین (Machine Learning) است. محتوای آن شامل:
🔹 الگوریتمهای نظارتشده (Supervised Learning): مثل رگرسیون خطی (Linear Regression) و ماشین بردار پشتیبان (SVM).
🔹 الگوریتمهای بدون نظارت (Unsupervised Learning): خوشهبندی (Clustering) و تحلیل مؤلفههای اصلی (PCA).
🔹 بهینهسازی و تنظیم مدل (Model Optimization): مثل تکنیکهای تنظیم بیشبرازش (Overfitting) و تنظیم فراپارامتر (Hyperparameter Tuning).
🔹 ماتریسهای ارزیابی (Evaluation Metrics): شامل دقت (Accuracy)، F1-اسکور و ماتریس درهمریختگی (Confusion Matrix).
#یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #تحلیل_داده #چیت_شیت #الگوریتم_یادگیری #MachineLearning #AI #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
💡 این خلاصهبرگ راهنمایی سریع برای مرور اصول و تکنیکهای یادگیری ماشین (Machine Learning) است. محتوای آن شامل:
🔹 الگوریتمهای نظارتشده (Supervised Learning): مثل رگرسیون خطی (Linear Regression) و ماشین بردار پشتیبان (SVM).
🔹 الگوریتمهای بدون نظارت (Unsupervised Learning): خوشهبندی (Clustering) و تحلیل مؤلفههای اصلی (PCA).
🔹 بهینهسازی و تنظیم مدل (Model Optimization): مثل تکنیکهای تنظیم بیشبرازش (Overfitting) و تنظیم فراپارامتر (Hyperparameter Tuning).
🔹 ماتریسهای ارزیابی (Evaluation Metrics): شامل دقت (Accuracy)، F1-اسکور و ماتریس درهمریختگی (Confusion Matrix).
#یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #تحلیل_داده #چیت_شیت #الگوریتم_یادگیری #MachineLearning #AI #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
👍4