آموزش یادگیری ماشین در متلب- قسمت 5

1. بیان و تعریف مفاهیم یادگیری در classification، فرضیه ها و رگرسیون 2. تعریف مفاهیم True positive , False negative ,False positive و 3. تعریف داده های نویزی و دلایل ایجاد آن 4. تحلیل پیچیدگی مدل در حضور داده های حاوی نویز 5. بررسی روش های انتخاب مدل و ...... سایر قسمت ها را می توانید در وبسایت متلب یار www.matlabyar.com مشاهده نمایید. کانال متلب یار: matlabyarcom@

• #تحصیلات_و_یادگیری
• #یادگیری_ماشین
• #یادگیری_نظارت_شده
• #cross_validation