ML Foundations – Linear & Logistic Regression Theory

📊 جلسة مباشرة : أساسيات التعلم الآلي - نظرية الانحدار الخطي واللوجستي Linear & Logistic Regression Theory 📅 التاريخ: 6 أكتوبر ⏰ الوقت: 9 مساءًا (بتوقيت دبي) 📍 مباشر على قناة DevMENA على يوتيوب : https://www.youtube.com/live/lMIFuW-9c5o?si=12kkwYjclApX_ElI 🎙️ المتحدث: مصطفى جمال غنيم - Junior Computer Vision Engineer أهلاً بكم مجدداً في سلسلة أساسيات التعلم الآلي! في هذه الجلسة، نتعمق في نظرية الانحدار الخطي واللوجستي Linear & Logistic Regression Theory - وهما من أهم التقنيات في عالم التعلم الآلي. 🎯 ما ستتعلمه: الانحدار الخطي Linear Regression : 🔹الانحدار البسيط مقابل الانحدار المتعدد - Simple Regression vs. Multiple Regression 🔹الافتراضات الأساسية وتقدير المربعات الصغرى العادية (OLS) 🔹أمثلة واقعية الانحدار اللوجستي Logistic Regression : 🔹الاحتمال الشرطيConditional Probability ، والاحتمالات، والاحتمالات اللوغاريتمية 🔹الدالة اللوجستية وخوارزمية الانحدار اللوجستي (MLE) 🔹متى ولماذا نستخدمها؟ ✨ بالإضافة إلى: مقارنة بين النموذجين، ونقاط قوتهما، ونقاط ضعفهما، وحالات استخدامهما.