Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Cost function formula in Arabic - Week 1

Автор: GoodCode Arabic

Загружено: 2023-02-08

Просмотров: 1976

Описание:

A cost function is an important parameter that determines how well a machine learning model performs for a given dataset.
Cost function quantifies the error between predicted and expected values and presents that error in the form of a single real number.
Linear Regression
fit line
ƒ(x)= wx + b
training set
learning algorithm
y-hat
prediction (estimated y)
target
feature
weight
bais
Supervised Machine Learning: Regression and Classification in arabic
Supervised vs. Unsupervised Machine Learning
Machine Learning Specialization in Arabic
What is machine learning?
Andrew Ng
deeplearning.ai
python
شرح Machine learning بالعربى
شرح نموزج الانحدار الخطى
شرح تعلم الاله باللغه العربية
تطبيقات تعلم الاله
اسهل شرح لتعلم الاله
اسهل وافضل شرح لتعلم Machine learing
شرح بايثون


Machine Learning Specialization
https://www.coursera.org/specializati...

Machine learning for Data science Introduction مقدمة للتعلم الالى فى علم البيانات
   • Python for Machine Learning and Data Scien...  



For contact:
Linkedin
  / abdelrahman-m-attia  
Facebook
  / abdelrahmannmattia  
Email
[email protected]

Cost function formula in Arabic - Week 1

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Cost function intuition in Arabic - Week 1

Cost function intuition in Arabic - Week 1

خوارزميات تعلم الآلة: خوارزمية الانحدار الخطي البسيط | Simple Linear Regression Algorithm

خوارزميات تعلم الآلة: خوارزمية الانحدار الخطي البسيط | Simple Linear Regression Algorithm

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

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

Visualizing the cost function in Arabic - Week 1

Visualizing the cost function in Arabic - Week 1

NotebookLM: твой AI наставник в самообучение

NotebookLM: твой AI наставник в самообучение

Linear regression model part 1 in Arabic - Week 1

Linear regression model part 1 in Arabic - Week 1

Cost Function يعني ايه - Machine Learning

Cost Function يعني ايه - Machine Learning

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

L8- Linear Regression_part3(Cost Function) | الانحدار الخطي_الجزء الثالث

L8- Linear Regression_part3(Cost Function) | الانحدار الخطي_الجزء الثالث

Доступное Введение в Машинное Обучение

Доступное Введение в Машинное Обучение

Bias and Variance for Machine Learning | Deep Learning

Bias and Variance for Machine Learning | Deep Learning

Основы машинного обучения: Кросс-валидация.

Основы машинного обучения: Кросс-валидация.

11-1: Correlation and Regression  شرح الإرتباط والإنحدار

11-1: Correlation and Regression شرح الإرتباط والإنحدار

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Почему простые числа образуют эти спирали? | Теорема Дирихле и пи-аппроксимации

Почему простые числа образуют эти спирали? | Теорема Дирихле и пи-аппроксимации

1.4 Notation (L01: What is Machine Learning)

1.4 Notation (L01: What is Machine Learning)

Machine Learning: Gradient Descent تعلم الآلة: خوارزمية أصل التدرج

Machine Learning: Gradient Descent تعلم الآلة: خوارزمية أصل التدرج

Machine Learning || Linear Regression || Cost Function

Machine Learning || Linear Regression || Cost Function

Цепи Маркова: понятно и понятно! Часть 1

Цепи Маркова: понятно и понятно! Часть 1

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]