آموزش یادگیری ماشین 18 - چطور با استفاده از PCA بُعد ویژگی ها (featureها) رو کاهش بدیم؟
Part 18 of the Machine Learning Course from Basic to Advanced . One of the fundamental problems in the field of Machine Learning is the high dimension of the feature vector. To solve this problem, it is necessary to reduce the dimension of the data before the training process. Why? Because this both speeds up the calculations and eliminates data that is redundant and does not provide us with much information. The Principle Component Analysis (PCA) algorithm helps us do this more easily. By finding the principal components of the information, this algorithm tries to find the features that provide us with the most variance and at the same time have the least dimensionality reduction error. In this session, we will learn together why this is necessary and where it can be done? Then we will learn how this algorithm works and finally we will implement it using the sklearn library. . Links to sessions related to this course Diabetes Dataset Preprocessing Session • آموزش یادگیری ماشین 9 - آشنایی و آماده ساز... Session Introduction to Different Evaluation Criteria (Accuracy, Precision, Recall) • آموزش یادگیری ماشین 8 - آشنایی با معیارها... Creating a Virtual Environment Course • دوره یادگیری ماشین 3 - نحوه ساخت، فعالسازی... Getting to Know and Working with the Numpy Library in 20 Minutes • کتابخانه های پرکاربرد در پایتون 1 - آشنا... Getting to Know and Working with the Pandas Library in 20 Minutes • کتابخانه های پرکاربرد در پایتون 2 - آش... Getting to Know and Working with the Matplotlib Library in 10 Minutes • کتابخانه های پرکاربرد در پایتون 3 - آشن... How to Install Libraries and Packages in Python • آموزش پایتون قسمت 13 - استفاده از پکیج ه... Python Training Course from Beginners to Advanced • دوره کامل آموزش برنامه نویسی به زبان پایت... I would appreciate it if the videos were informative Like them, subscribe to our channel and share them with others. Please avoid downloading the videos, a lot of effort has been put into these videos (I am not happy for you to download them) and therefore the only way to use them for free is to watch them online. Telegram channel link https://t.me/techwithhasanabbasi If you need guidance and advice to enter the world of programming and learn it yourself, you can use the link below to book a suitable time to talk about it together and have a strong start. https://calendly.com/techwithhasanabb...

دوره کامل آموزش برنامه نویسی به زبان پایتون (Python) از مقدماتی تا پیشرفته -کاملا پروژه محور و عملی

آموزش یادگیری ماشین 17 - آشنایی و پیاده سازی الگوریتم K-means برای خوشه بندی (clustering) بی نظارت

یادگیری ماشین | 60 | معرفی PCA جهت کاهش ابعاد

KodeCamp 6.0 Beginner Machine Learning Class 14 - Data Representation

آموزش یادگیری ماشین 14 - آشنایی با الگوریتم Logistic Regression (چطور نورون مغز رو شبیه سازی کنیم؟)

پروژه کامل دیپ لرنینگ (Deep Learning) روی دیتاست بیماری قلبی با توضیحات کامل تمامی مراحل پیاده سازی

یادگیری ماشینmachine learning کاهش ابعاد چیست؟ الگریتم PCA چگونه ارتباط بین دیتا ها را از بین می برد

آموزش یادگیری ماشین12-آشنایی با دو الگوریتم درخت تصمیم(Decision Tree)و جنگل تصادفی(Random Forest)

یادگیری ماشین | 61 | پیاده سازی الگوریتم پی سی ای | PCA

Deep Learning Tutorial 4 - How to Build a Neural Network in TensorFlow and Detailed Examination o...

چگونه با K-Means خوشهبندی دادهها را انجام دهیم؟ (توضیح + کد از پایه)

(what is PCA) تحلیل مؤلفههای اصلی به زبان ساده + مثال عملی

After Midnight – 1 Hour Persian Jazz Fusion | برای شب

آموزش یادگیری عمیق 8- پروژه تشخیص اعداد با استفاده از شبکه عصبی عمیق (deep learning)-دیتاست mnist

Principal Component Analysis (PCA)

آموزش یادگیری ماشین در پایتون (جلسه سیزدهم): طبقه بندی با LDA

10 حوزه پرکاربرد یادگیری ماشین (Machine Learning) با توضیح کامل جزییات، بازار کار و منابع هر کدام

PyTorch in 1 Hour

Machine Learning Training 13 - Introduction and Implementation of Support Vector Machine (SVM) Al...

