1. التعليم الخاضع للإشراف#
- 1.1. النماذج الخطية
- 1.1.1. المربعات الصغرى العادية
- 1.1.2. انحدار ريدج والتصنيف
- 1.1.3. Lasso
- 1.1.4. Lasso متعدد المهام
- 1.1.5. Elastic-Net
- 1.1.6. Elastic-Net متعدد المهام
- 1.1.7. انحدار الزاوية الصغرى
- 1.1.8. LARS Lasso
- 1.1.9. مطاردة التطابق المتعامد (OMP)
- 1.1.10. الانحدار البايزي
- 1.1.11. الانحدار اللوجستي
- 1.1.12. النماذج الخطية المُعممة
- 1.1.13. نزول التدرج العشوائي - SGD
- 1.1.14. Perceptron
- 1.1.15. خوارزميات عدوانية سلبية
- 1.1.16. انحدار المتانة: القيم المتطرفة وأخطاء النمذجة
- 1.1.17. انحدار المُكمِّم
- 1.1.18. الانحدار متعدد الحدود: توسيع النماذج الخطية مع دوال الأساس
- 1.2. تحليل التمييز الخطي والتربيعي
- 1.3. انحدار حافة النواة
- 1.4. آلات الدعم المتجهية (SVM)
- 1.5. التحسين التدريجي العشوائي
- 1.6. أقرب الجيران
- 1.7. العمليات الغاوسية
- 1.8. التحليل المتقاطع
- 1.9. خوارزميات بايز الساذجة
- 1.10. شجرة القرار
- 1.11. المجموعات: تعزيز التدرج، الغابات العشوائية، التجميع، التصويت، التكديس
- 1.12. خوارزميات متعددة التصنيف ومتعددة الإخراج
- 1.13. اختيار الميزات
- 1.14. التعليم شبه الخاضع للإشراف
- 1.15. الانحدار المتساوي التوتر
- 1.16. معايرة الاحتمال
- 1.17. نماذج الشبكات العصبية (الخاضعة للإشراف)