حقيبتك الأفضل عربيا في تطوير المحتوي التدريبي
حقيبتك الشريك الأول لك فى تطوير المحتوى التدريبي فى الوطن العربي.
مؤسسة حقيبتك لخدمات تصميم وتطوير الحقائب التدربية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

تحديث سنة 2023

حقيبة تدريبية دورة التنفيذ العملي لتنظيم البايثون للانحدار اللوجستي

هذا البرنامج التعليمي المناسب للمبتدئين يوفر تدريب شامل حول الانحدار اللوجستي في لغة البايثون. تعلم كيفية تنفيذ نمذجة تنبؤية باستخدام لغة البايثون، مما يتيح لك إجراء توقعات دقيقة وتعزيز مهارات تحليل البيانات الخاصة بك.

مراجعة

English - العربية

محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

هل تبحث عن تعزيز جلسات التدريب الخاصة بك حول تنفيذ الانحدار اللوجستي باستخدام لغة البرمجة Python؟ لا مزيد من البحث! حقيبة التدريب الشاملة التي نقدمها مصممة خصيصًا لتلبية احتياجات المدربين مثلك، الذين يرغبون في توفير موارد تعلم عالية الجودة للمشاركين بهم. تغطي حقيبة التدريب الخاصة بنا جميع جوانب تنفيذ الانحدار اللوجستي باستخدام لغة البرمجة Python. يتضمن كل وحدة شرحًا واضحًا وموجزًا، مرافقًا بتمارين منظمة تضمن أقصى فهم وتفاعل من المتدربين. هذا المنتج مناسب لجميع المستويات، سواء كان المشاركون مبتدئين أو لديهم بعض الخلفية في برمجة Python. إليك ما يمكنك أن تتوقعه من حقيبة التدريب لدينا: 1. نظرية مفصلة: نوفر شرحًا شاملاً لمفهوم الانحدار اللوجستي، والافتراضات الأساسية له، وكيفية تطبيقه في سيناريوهات العالم الحقيقي. سيكتسب المشاركون أساسًا قويًا في فهم مبادئ الانحدار اللوجستي. 2. تنفيذ Python: نقوم بإرشاد المتدربين عبر العملية الكاملة لتنفيذ الانحدار اللوجستي باستخدام Python. سيتعلمون عن المكتبات المهمة مثل NumPy وscikit-learn، وكيفية استخدامها بشكل فعال في الكود الخاص بهم. 3. تمارين عملية: لتعزيز المفاهيم المدرسة، تتضمن حقيبة التدريب الخاصة بنا مجموعة متنوعة من التمارين العملية. تتيح هذه التمارين للمشاركين تطبيق معرفتهم واكتساب خبرة عملية في تنفيذ الانحدار اللوجستي. 4. مشاريع مثالية: تتضمن حقيبة التدريب الخاصة بنا أيضًا مشاريع مثالية، مما يتيح للمتدربين فرصة العمل على دراسات حالة واقعية. ستمكن هذه المشاريع المشاركين من فهم كيفية استخدام الانحدار اللوجستي في مجالات مختلفة وتعزيز مهارات حل المشكلات. من خلال استخدام مواردنا التدريبية، يمكنك أن تتأكد من أن جلسات التدريب الخاصة بك ستكون مشوقة وتفاعلية وناجحة. لا تفوت هذا المصدر القيم لرفع جلسات التدريب حول تنفيذ الانحدار اللوجستي باستخدام Python إلى مستوى أعلى!
مقدمة لتحليل الانحدار اللوجستي
تعريف ومفهوم الانحدار اللوجستي
تطبيقات وأهمية الانحدار اللوجستي في تحليل البيانات
مقارنة مع الانحدار الخطي وغيرها من خوارزميات التعلم الآلي
فهم نموذج التحوّط اللوجستي
الدالة اللوجستية (الدالة السيجمويدية) ودورها في التحليل اللوجستي
تمثيل الفرضية وحدود القرار
وظيفة التكلفة والتحسين باستخدام انحدار التدرج
معالجة البيانات
تنظيف البيانات و التعامل مع القيم المفقودة
تقنيات تغيير مقياس الميزات وتوحيد القيم
ترميز واحد فقط ومعالجة المتغيرات القطعية
بناء نموذج الانحدار اللوجستي
تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار
تعريف نموذج التحوّر اللوجستي باستخدام المكتبات المناسبة
تدريب النموذج على بيانات التدريب
تقييم نموذج الانحدار اللوجستي
الدقة ، الدقة ، الاسترجاع ، ومقاييس نقاط F1:Score للتصنيف الثنائي
مصفوفة الالتباس وتحليل منحنى ROC
تقنيات التقييم المتقاطع لأداء النموذج
التعامل مع المشكلة الزائدة في التحمل وقلة التحمل
تقنيات التعميم العادية مثل L1: و L2: التعميم
اختيار القيم المثلى للمعايير الهايبر لمنع التجاوز على البيانات أو عدم الاستفادة الكاملة منها.
اختيار النموذج باستخدام مجموعة التحقق أو التقسيم المتقاطع k-قيمة.
اختيار الميزات وتقليل الأبعاد
تحليل أهمية الميزات في الانحدار اللوجستي
استراتيجيات اختيار الميزات مثل الإزالة العكسية والاختيار الأمامي
تقنيات تقليص الأبعاد مثل تحليل المكون الرئيسي (PCA)
التعامل مع بيانات غير متوازنة
فهم تحديات البيانات غير المتوازنة
تقنيات للتعامل مع عدم التوازن في الفئات، مثل زيادة عينات الفئة الأقل عدداً وتقليل عينات الفئة الأكثر عدداً.
مقاييس التقييم للبيانات غير المتوازنة، مثل الدقة (precision) والاسترجاع (recall) ومقياس الانسجام الفردي (F1-score)
تحسينات أخرى ومواضيع متقدمة
طرق التظبيط العادية بعيدًا عن L1 و L2 مثل تظبيط شبكة مطاطية
التعامل مع التعدد والتفاعلات بين المتغيرات
خوارزميات تحسين متقدمة للتحليل اللوجستيكي، مثل طريقة نيوتن أو خوارزمية بي إف جي إس.

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

للاستفادة القصوى من هذه الحقائب التدريبية، يُنصح بوجود فهم أساسي لمفاهيم البرمجة والتعرف على محركات تطوير الألعاب الشهيرة مثل Unity أو Unreal Engine.
هل يمكنني تطبيق التقنيات المستفادة من التحكم الثلاثي الأبعاد المستند إلى الشجرة على التوجيه في مجالات أخرى غير الألعاب؟
هل يمكنني تطبيق التقنيات المستفادة من التحكم الثلاثي الأبعاد المستند إلى الشجرة على التوجيه في مجالات أخرى غير الألعاب؟
في حين أن التركيز في هذه الحقائب التدريبية يكون في الأساس على تطوير الألعاب، إلا أن التقنيات والمفاهيم المشمولة يمكن تطبيقها أيضًا في صناعات أخرى مثل الروبوتات والواقع الافتراضي وتصورات الهندسة المعمارية التي تنطوي على إيجاد المسار في الفضاءات ثلاثية الأبعاد.
ما هو التحويل اللوجستي؟
التحوّر اللوجستي هو نموذج إحصائي يستخدم لتوقع احتمالية حدوث فئة أو حدث معيّن بناءً على مجموعة من المتغيرات المُدخلة. ويُستخدم عادةً لحل مشكلات التصنيف الثنائي.
التحوّر اللوجستي هو نموذج إحصائي يستخدم لتوقع احتمالية حدوث فئة أو حدث معيّن بناءً على مجموعة من المتغيرات المُدخلة. ويُستخدم عادةً لحل مشكلات التصنيف الثنائي.
2. لماذا نستخدم الانحدار اللوجستي؟
الانحدار اللوجستي هو خيار شائع لمهام التصنيف لأنه سهل التنفيذ والتفسير. يمكنه التعامل مع المتغيرات المدخلة الرقمية والفئوية ويقدم أفكارًا حول العلاقة بين المتغيرات المدخلة والنتيجة المتوقعة.
الانحدار اللوجستي هو خيار شائع لمهام التصنيف لأنه سهل التنفيذ والتفسير. يمكنه التعامل مع المتغيرات المدخلة الرقمية والفئوية ويقدم أفكارًا حول العلاقة بين المتغيرات المدخلة والنتيجة المتوقعة.
3. كيف يتم تنفيذ الانحدار اللوجستي في لغة Python؟
يمكن تنفيذ الانحدار اللوجستي في لغة البايثون باستخدام مكتبات مختلفة مثل scikit-learn و statsmodels و tensorflow. توفر هذه المكتبات دوالًا وصفوفًا سهلة الاستخدام لتناسب نماذج الانحدار اللوجستي مع بياناتك.
يمكن تنفيذ الانحدار اللوجستي في لغة البايثون باستخدام مكتبات مختلفة مثل scikit-learn و statsmodels و tensorflow. توفر هذه المكتبات دوالًا وصفوفًا سهلة الاستخدام لتناسب نماذج الانحدار اللوجستي مع بياناتك.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة التنفيذ العملي لتنظيم البايثون للانحدار اللوجستي”

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

هل تبحث عن تعزيز جلسات التدريب الخاصة بك حول تنفيذ الانحدار اللوجستي باستخدام لغة البرمجة Python؟ لا مزيد من البحث! حقيبة التدريب الشاملة التي نقدمها مصممة خصيصًا لتلبية احتياجات المدربين مثلك، الذين يرغبون في توفير موارد تعلم عالية الجودة للمشاركين بهم. تغطي حقيبة التدريب الخاصة بنا جميع جوانب تنفيذ الانحدار اللوجستي باستخدام لغة البرمجة Python. يتضمن كل وحدة شرحًا واضحًا وموجزًا، مرافقًا بتمارين منظمة تضمن أقصى فهم وتفاعل من المتدربين. هذا المنتج مناسب لجميع المستويات، سواء كان المشاركون مبتدئين أو لديهم بعض الخلفية في برمجة Python. إليك ما يمكنك أن تتوقعه من حقيبة التدريب لدينا: 1. نظرية مفصلة: نوفر شرحًا شاملاً لمفهوم الانحدار اللوجستي، والافتراضات الأساسية له، وكيفية تطبيقه في سيناريوهات العالم الحقيقي. سيكتسب المشاركون أساسًا قويًا في فهم مبادئ الانحدار اللوجستي. 2. تنفيذ Python: نقوم بإرشاد المتدربين عبر العملية الكاملة لتنفيذ الانحدار اللوجستي باستخدام Python. سيتعلمون عن المكتبات المهمة مثل NumPy وscikit-learn، وكيفية استخدامها بشكل فعال في الكود الخاص بهم. 3. تمارين عملية: لتعزيز المفاهيم المدرسة، تتضمن حقيبة التدريب الخاصة بنا مجموعة متنوعة من التمارين العملية. تتيح هذه التمارين للمشاركين تطبيق معرفتهم واكتساب خبرة عملية في تنفيذ الانحدار اللوجستي. 4. مشاريع مثالية: تتضمن حقيبة التدريب الخاصة بنا أيضًا مشاريع مثالية، مما يتيح للمتدربين فرصة العمل على دراسات حالة واقعية. ستمكن هذه المشاريع المشاركين من فهم كيفية استخدام الانحدار اللوجستي في مجالات مختلفة وتعزيز مهارات حل المشكلات. من خلال استخدام مواردنا التدريبية، يمكنك أن تتأكد من أن جلسات التدريب الخاصة بك ستكون مشوقة وتفاعلية وناجحة. لا تفوت هذا المصدر القيم لرفع جلسات التدريب حول تنفيذ الانحدار اللوجستي باستخدام Python إلى مستوى أعلى!
مقدمة لتحليل الانحدار اللوجستي
تعريف ومفهوم الانحدار اللوجستي
تطبيقات وأهمية الانحدار اللوجستي في تحليل البيانات
مقارنة مع الانحدار الخطي وغيرها من خوارزميات التعلم الآلي
فهم نموذج التحوّط اللوجستي
الدالة اللوجستية (الدالة السيجمويدية) ودورها في التحليل اللوجستي
تمثيل الفرضية وحدود القرار
وظيفة التكلفة والتحسين باستخدام انحدار التدرج
معالجة البيانات
تنظيف البيانات و التعامل مع القيم المفقودة
تقنيات تغيير مقياس الميزات وتوحيد القيم
ترميز واحد فقط ومعالجة المتغيرات القطعية
بناء نموذج الانحدار اللوجستي
تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار
تعريف نموذج التحوّر اللوجستي باستخدام المكتبات المناسبة
تدريب النموذج على بيانات التدريب
تقييم نموذج الانحدار اللوجستي
الدقة ، الدقة ، الاسترجاع ، ومقاييس نقاط F1:Score للتصنيف الثنائي
مصفوفة الالتباس وتحليل منحنى ROC
تقنيات التقييم المتقاطع لأداء النموذج
التعامل مع المشكلة الزائدة في التحمل وقلة التحمل
تقنيات التعميم العادية مثل L1: و L2: التعميم
اختيار القيم المثلى للمعايير الهايبر لمنع التجاوز على البيانات أو عدم الاستفادة الكاملة منها.
اختيار النموذج باستخدام مجموعة التحقق أو التقسيم المتقاطع k-قيمة.
اختيار الميزات وتقليل الأبعاد
تحليل أهمية الميزات في الانحدار اللوجستي
استراتيجيات اختيار الميزات مثل الإزالة العكسية والاختيار الأمامي
تقنيات تقليص الأبعاد مثل تحليل المكون الرئيسي (PCA)
التعامل مع بيانات غير متوازنة
فهم تحديات البيانات غير المتوازنة
تقنيات للتعامل مع عدم التوازن في الفئات، مثل زيادة عينات الفئة الأقل عدداً وتقليل عينات الفئة الأكثر عدداً.
مقاييس التقييم للبيانات غير المتوازنة، مثل الدقة (precision) والاسترجاع (recall) ومقياس الانسجام الفردي (F1-score)
تحسينات أخرى ومواضيع متقدمة
طرق التظبيط العادية بعيدًا عن L1 و L2 مثل تظبيط شبكة مطاطية
التعامل مع التعدد والتفاعلات بين المتغيرات
خوارزميات تحسين متقدمة للتحليل اللوجستيكي، مثل طريقة نيوتن أو خوارزمية بي إف جي إس.

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

للاستفادة القصوى من هذه الحقائب التدريبية، يُنصح بوجود فهم أساسي لمفاهيم البرمجة والتعرف على محركات تطوير الألعاب الشهيرة مثل Unity أو Unreal Engine.
هل يمكنني تطبيق التقنيات المستفادة من التحكم الثلاثي الأبعاد المستند إلى الشجرة على التوجيه في مجالات أخرى غير الألعاب؟
هل يمكنني تطبيق التقنيات المستفادة من التحكم الثلاثي الأبعاد المستند إلى الشجرة على التوجيه في مجالات أخرى غير الألعاب؟
في حين أن التركيز في هذه الحقائب التدريبية يكون في الأساس على تطوير الألعاب، إلا أن التقنيات والمفاهيم المشمولة يمكن تطبيقها أيضًا في صناعات أخرى مثل الروبوتات والواقع الافتراضي وتصورات الهندسة المعمارية التي تنطوي على إيجاد المسار في الفضاءات ثلاثية الأبعاد.
ما هو التحويل اللوجستي؟
التحوّر اللوجستي هو نموذج إحصائي يستخدم لتوقع احتمالية حدوث فئة أو حدث معيّن بناءً على مجموعة من المتغيرات المُدخلة. ويُستخدم عادةً لحل مشكلات التصنيف الثنائي.
التحوّر اللوجستي هو نموذج إحصائي يستخدم لتوقع احتمالية حدوث فئة أو حدث معيّن بناءً على مجموعة من المتغيرات المُدخلة. ويُستخدم عادةً لحل مشكلات التصنيف الثنائي.
2. لماذا نستخدم الانحدار اللوجستي؟
الانحدار اللوجستي هو خيار شائع لمهام التصنيف لأنه سهل التنفيذ والتفسير. يمكنه التعامل مع المتغيرات المدخلة الرقمية والفئوية ويقدم أفكارًا حول العلاقة بين المتغيرات المدخلة والنتيجة المتوقعة.
الانحدار اللوجستي هو خيار شائع لمهام التصنيف لأنه سهل التنفيذ والتفسير. يمكنه التعامل مع المتغيرات المدخلة الرقمية والفئوية ويقدم أفكارًا حول العلاقة بين المتغيرات المدخلة والنتيجة المتوقعة.
3. كيف يتم تنفيذ الانحدار اللوجستي في لغة Python؟
يمكن تنفيذ الانحدار اللوجستي في لغة البايثون باستخدام مكتبات مختلفة مثل scikit-learn و statsmodels و tensorflow. توفر هذه المكتبات دوالًا وصفوفًا سهلة الاستخدام لتناسب نماذج الانحدار اللوجستي مع بياناتك.
يمكن تنفيذ الانحدار اللوجستي في لغة البايثون باستخدام مكتبات مختلفة مثل scikit-learn و statsmodels و tensorflow. توفر هذه المكتبات دوالًا وصفوفًا سهلة الاستخدام لتناسب نماذج الانحدار اللوجستي مع بياناتك.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة التنفيذ العملي لتنظيم البايثون للانحدار اللوجستي”

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

تحديث سنة 2023

حقيبة تدريبية دورة التنفيذ العملي لتنظيم البايثون للانحدار اللوجستي

هذا البرنامج التعليمي المناسب للمبتدئين يوفر تدريب شامل حول الانحدار اللوجستي في لغة البايثون. تعلم كيفية تنفيذ نمذجة تنبؤية باستخدام لغة البايثون، مما يتيح لك إجراء توقعات دقيقة وتعزيز مهارات تحليل البيانات الخاصة بك.

مراجعة

English - العربية

محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

هل تبحث عن تعزيز جلسات التدريب الخاصة بك حول تنفيذ الانحدار اللوجستي باستخدام لغة البرمجة Python؟ لا مزيد من البحث! حقيبة التدريب الشاملة التي نقدمها مصممة خصيصًا لتلبية احتياجات المدربين مثلك، الذين يرغبون في توفير موارد تعلم عالية الجودة للمشاركين بهم. تغطي حقيبة التدريب الخاصة بنا جميع جوانب تنفيذ الانحدار اللوجستي باستخدام لغة البرمجة Python. يتضمن كل وحدة شرحًا واضحًا وموجزًا، مرافقًا بتمارين منظمة تضمن أقصى فهم وتفاعل من المتدربين. هذا المنتج مناسب لجميع المستويات، سواء كان المشاركون مبتدئين أو لديهم بعض الخلفية في برمجة Python. إليك ما يمكنك أن تتوقعه من حقيبة التدريب لدينا: 1. نظرية مفصلة: نوفر شرحًا شاملاً لمفهوم الانحدار اللوجستي، والافتراضات الأساسية له، وكيفية تطبيقه في سيناريوهات العالم الحقيقي. سيكتسب المشاركون أساسًا قويًا في فهم مبادئ الانحدار اللوجستي. 2. تنفيذ Python: نقوم بإرشاد المتدربين عبر العملية الكاملة لتنفيذ الانحدار اللوجستي باستخدام Python. سيتعلمون عن المكتبات المهمة مثل NumPy وscikit-learn، وكيفية استخدامها بشكل فعال في الكود الخاص بهم. 3. تمارين عملية: لتعزيز المفاهيم المدرسة، تتضمن حقيبة التدريب الخاصة بنا مجموعة متنوعة من التمارين العملية. تتيح هذه التمارين للمشاركين تطبيق معرفتهم واكتساب خبرة عملية في تنفيذ الانحدار اللوجستي. 4. مشاريع مثالية: تتضمن حقيبة التدريب الخاصة بنا أيضًا مشاريع مثالية، مما يتيح للمتدربين فرصة العمل على دراسات حالة واقعية. ستمكن هذه المشاريع المشاركين من فهم كيفية استخدام الانحدار اللوجستي في مجالات مختلفة وتعزيز مهارات حل المشكلات. من خلال استخدام مواردنا التدريبية، يمكنك أن تتأكد من أن جلسات التدريب الخاصة بك ستكون مشوقة وتفاعلية وناجحة. لا تفوت هذا المصدر القيم لرفع جلسات التدريب حول تنفيذ الانحدار اللوجستي باستخدام Python إلى مستوى أعلى!
مقدمة لتحليل الانحدار اللوجستي
تعريف ومفهوم الانحدار اللوجستي
تطبيقات وأهمية الانحدار اللوجستي في تحليل البيانات
مقارنة مع الانحدار الخطي وغيرها من خوارزميات التعلم الآلي
فهم نموذج التحوّط اللوجستي
الدالة اللوجستية (الدالة السيجمويدية) ودورها في التحليل اللوجستي
تمثيل الفرضية وحدود القرار
وظيفة التكلفة والتحسين باستخدام انحدار التدرج
معالجة البيانات
تنظيف البيانات و التعامل مع القيم المفقودة
تقنيات تغيير مقياس الميزات وتوحيد القيم
ترميز واحد فقط ومعالجة المتغيرات القطعية
بناء نموذج الانحدار اللوجستي
تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار
تعريف نموذج التحوّر اللوجستي باستخدام المكتبات المناسبة
تدريب النموذج على بيانات التدريب
تقييم نموذج الانحدار اللوجستي
الدقة ، الدقة ، الاسترجاع ، ومقاييس نقاط F1:Score للتصنيف الثنائي
مصفوفة الالتباس وتحليل منحنى ROC
تقنيات التقييم المتقاطع لأداء النموذج
التعامل مع المشكلة الزائدة في التحمل وقلة التحمل
تقنيات التعميم العادية مثل L1: و L2: التعميم
اختيار القيم المثلى للمعايير الهايبر لمنع التجاوز على البيانات أو عدم الاستفادة الكاملة منها.
اختيار النموذج باستخدام مجموعة التحقق أو التقسيم المتقاطع k-قيمة.
اختيار الميزات وتقليل الأبعاد
تحليل أهمية الميزات في الانحدار اللوجستي
استراتيجيات اختيار الميزات مثل الإزالة العكسية والاختيار الأمامي
تقنيات تقليص الأبعاد مثل تحليل المكون الرئيسي (PCA)
التعامل مع بيانات غير متوازنة
فهم تحديات البيانات غير المتوازنة
تقنيات للتعامل مع عدم التوازن في الفئات، مثل زيادة عينات الفئة الأقل عدداً وتقليل عينات الفئة الأكثر عدداً.
مقاييس التقييم للبيانات غير المتوازنة، مثل الدقة (precision) والاسترجاع (recall) ومقياس الانسجام الفردي (F1-score)
تحسينات أخرى ومواضيع متقدمة
طرق التظبيط العادية بعيدًا عن L1 و L2 مثل تظبيط شبكة مطاطية
التعامل مع التعدد والتفاعلات بين المتغيرات
خوارزميات تحسين متقدمة للتحليل اللوجستيكي، مثل طريقة نيوتن أو خوارزمية بي إف جي إس.

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

للاستفادة القصوى من هذه الحقائب التدريبية، يُنصح بوجود فهم أساسي لمفاهيم البرمجة والتعرف على محركات تطوير الألعاب الشهيرة مثل Unity أو Unreal Engine.
هل يمكنني تطبيق التقنيات المستفادة من التحكم الثلاثي الأبعاد المستند إلى الشجرة على التوجيه في مجالات أخرى غير الألعاب؟
هل يمكنني تطبيق التقنيات المستفادة من التحكم الثلاثي الأبعاد المستند إلى الشجرة على التوجيه في مجالات أخرى غير الألعاب؟
في حين أن التركيز في هذه الحقائب التدريبية يكون في الأساس على تطوير الألعاب، إلا أن التقنيات والمفاهيم المشمولة يمكن تطبيقها أيضًا في صناعات أخرى مثل الروبوتات والواقع الافتراضي وتصورات الهندسة المعمارية التي تنطوي على إيجاد المسار في الفضاءات ثلاثية الأبعاد.
ما هو التحويل اللوجستي؟
التحوّر اللوجستي هو نموذج إحصائي يستخدم لتوقع احتمالية حدوث فئة أو حدث معيّن بناءً على مجموعة من المتغيرات المُدخلة. ويُستخدم عادةً لحل مشكلات التصنيف الثنائي.
التحوّر اللوجستي هو نموذج إحصائي يستخدم لتوقع احتمالية حدوث فئة أو حدث معيّن بناءً على مجموعة من المتغيرات المُدخلة. ويُستخدم عادةً لحل مشكلات التصنيف الثنائي.
2. لماذا نستخدم الانحدار اللوجستي؟
الانحدار اللوجستي هو خيار شائع لمهام التصنيف لأنه سهل التنفيذ والتفسير. يمكنه التعامل مع المتغيرات المدخلة الرقمية والفئوية ويقدم أفكارًا حول العلاقة بين المتغيرات المدخلة والنتيجة المتوقعة.
الانحدار اللوجستي هو خيار شائع لمهام التصنيف لأنه سهل التنفيذ والتفسير. يمكنه التعامل مع المتغيرات المدخلة الرقمية والفئوية ويقدم أفكارًا حول العلاقة بين المتغيرات المدخلة والنتيجة المتوقعة.
3. كيف يتم تنفيذ الانحدار اللوجستي في لغة Python؟
يمكن تنفيذ الانحدار اللوجستي في لغة البايثون باستخدام مكتبات مختلفة مثل scikit-learn و statsmodels و tensorflow. توفر هذه المكتبات دوالًا وصفوفًا سهلة الاستخدام لتناسب نماذج الانحدار اللوجستي مع بياناتك.
يمكن تنفيذ الانحدار اللوجستي في لغة البايثون باستخدام مكتبات مختلفة مثل scikit-learn و statsmodels و tensorflow. توفر هذه المكتبات دوالًا وصفوفًا سهلة الاستخدام لتناسب نماذج الانحدار اللوجستي مع بياناتك.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة التنفيذ العملي لتنظيم البايثون للانحدار اللوجستي”

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

هل تبحث عن تعزيز جلسات التدريب الخاصة بك حول تنفيذ الانحدار اللوجستي باستخدام لغة البرمجة Python؟ لا مزيد من البحث! حقيبة التدريب الشاملة التي نقدمها مصممة خصيصًا لتلبية احتياجات المدربين مثلك، الذين يرغبون في توفير موارد تعلم عالية الجودة للمشاركين بهم. تغطي حقيبة التدريب الخاصة بنا جميع جوانب تنفيذ الانحدار اللوجستي باستخدام لغة البرمجة Python. يتضمن كل وحدة شرحًا واضحًا وموجزًا، مرافقًا بتمارين منظمة تضمن أقصى فهم وتفاعل من المتدربين. هذا المنتج مناسب لجميع المستويات، سواء كان المشاركون مبتدئين أو لديهم بعض الخلفية في برمجة Python. إليك ما يمكنك أن تتوقعه من حقيبة التدريب لدينا: 1. نظرية مفصلة: نوفر شرحًا شاملاً لمفهوم الانحدار اللوجستي، والافتراضات الأساسية له، وكيفية تطبيقه في سيناريوهات العالم الحقيقي. سيكتسب المشاركون أساسًا قويًا في فهم مبادئ الانحدار اللوجستي. 2. تنفيذ Python: نقوم بإرشاد المتدربين عبر العملية الكاملة لتنفيذ الانحدار اللوجستي باستخدام Python. سيتعلمون عن المكتبات المهمة مثل NumPy وscikit-learn، وكيفية استخدامها بشكل فعال في الكود الخاص بهم. 3. تمارين عملية: لتعزيز المفاهيم المدرسة، تتضمن حقيبة التدريب الخاصة بنا مجموعة متنوعة من التمارين العملية. تتيح هذه التمارين للمشاركين تطبيق معرفتهم واكتساب خبرة عملية في تنفيذ الانحدار اللوجستي. 4. مشاريع مثالية: تتضمن حقيبة التدريب الخاصة بنا أيضًا مشاريع مثالية، مما يتيح للمتدربين فرصة العمل على دراسات حالة واقعية. ستمكن هذه المشاريع المشاركين من فهم كيفية استخدام الانحدار اللوجستي في مجالات مختلفة وتعزيز مهارات حل المشكلات. من خلال استخدام مواردنا التدريبية، يمكنك أن تتأكد من أن جلسات التدريب الخاصة بك ستكون مشوقة وتفاعلية وناجحة. لا تفوت هذا المصدر القيم لرفع جلسات التدريب حول تنفيذ الانحدار اللوجستي باستخدام Python إلى مستوى أعلى!
مقدمة لتحليل الانحدار اللوجستي
تعريف ومفهوم الانحدار اللوجستي
تطبيقات وأهمية الانحدار اللوجستي في تحليل البيانات
مقارنة مع الانحدار الخطي وغيرها من خوارزميات التعلم الآلي
فهم نموذج التحوّط اللوجستي
الدالة اللوجستية (الدالة السيجمويدية) ودورها في التحليل اللوجستي
تمثيل الفرضية وحدود القرار
وظيفة التكلفة والتحسين باستخدام انحدار التدرج
معالجة البيانات
تنظيف البيانات و التعامل مع القيم المفقودة
تقنيات تغيير مقياس الميزات وتوحيد القيم
ترميز واحد فقط ومعالجة المتغيرات القطعية
بناء نموذج الانحدار اللوجستي
تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار
تعريف نموذج التحوّر اللوجستي باستخدام المكتبات المناسبة
تدريب النموذج على بيانات التدريب
تقييم نموذج الانحدار اللوجستي
الدقة ، الدقة ، الاسترجاع ، ومقاييس نقاط F1:Score للتصنيف الثنائي
مصفوفة الالتباس وتحليل منحنى ROC
تقنيات التقييم المتقاطع لأداء النموذج
التعامل مع المشكلة الزائدة في التحمل وقلة التحمل
تقنيات التعميم العادية مثل L1: و L2: التعميم
اختيار القيم المثلى للمعايير الهايبر لمنع التجاوز على البيانات أو عدم الاستفادة الكاملة منها.
اختيار النموذج باستخدام مجموعة التحقق أو التقسيم المتقاطع k-قيمة.
اختيار الميزات وتقليل الأبعاد
تحليل أهمية الميزات في الانحدار اللوجستي
استراتيجيات اختيار الميزات مثل الإزالة العكسية والاختيار الأمامي
تقنيات تقليص الأبعاد مثل تحليل المكون الرئيسي (PCA)
التعامل مع بيانات غير متوازنة
فهم تحديات البيانات غير المتوازنة
تقنيات للتعامل مع عدم التوازن في الفئات، مثل زيادة عينات الفئة الأقل عدداً وتقليل عينات الفئة الأكثر عدداً.
مقاييس التقييم للبيانات غير المتوازنة، مثل الدقة (precision) والاسترجاع (recall) ومقياس الانسجام الفردي (F1-score)
تحسينات أخرى ومواضيع متقدمة
طرق التظبيط العادية بعيدًا عن L1 و L2 مثل تظبيط شبكة مطاطية
التعامل مع التعدد والتفاعلات بين المتغيرات
خوارزميات تحسين متقدمة للتحليل اللوجستيكي، مثل طريقة نيوتن أو خوارزمية بي إف جي إس.

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

للاستفادة القصوى من هذه الحقائب التدريبية، يُنصح بوجود فهم أساسي لمفاهيم البرمجة والتعرف على محركات تطوير الألعاب الشهيرة مثل Unity أو Unreal Engine.
هل يمكنني تطبيق التقنيات المستفادة من التحكم الثلاثي الأبعاد المستند إلى الشجرة على التوجيه في مجالات أخرى غير الألعاب؟
هل يمكنني تطبيق التقنيات المستفادة من التحكم الثلاثي الأبعاد المستند إلى الشجرة على التوجيه في مجالات أخرى غير الألعاب؟
في حين أن التركيز في هذه الحقائب التدريبية يكون في الأساس على تطوير الألعاب، إلا أن التقنيات والمفاهيم المشمولة يمكن تطبيقها أيضًا في صناعات أخرى مثل الروبوتات والواقع الافتراضي وتصورات الهندسة المعمارية التي تنطوي على إيجاد المسار في الفضاءات ثلاثية الأبعاد.
ما هو التحويل اللوجستي؟
التحوّر اللوجستي هو نموذج إحصائي يستخدم لتوقع احتمالية حدوث فئة أو حدث معيّن بناءً على مجموعة من المتغيرات المُدخلة. ويُستخدم عادةً لحل مشكلات التصنيف الثنائي.
التحوّر اللوجستي هو نموذج إحصائي يستخدم لتوقع احتمالية حدوث فئة أو حدث معيّن بناءً على مجموعة من المتغيرات المُدخلة. ويُستخدم عادةً لحل مشكلات التصنيف الثنائي.
2. لماذا نستخدم الانحدار اللوجستي؟
الانحدار اللوجستي هو خيار شائع لمهام التصنيف لأنه سهل التنفيذ والتفسير. يمكنه التعامل مع المتغيرات المدخلة الرقمية والفئوية ويقدم أفكارًا حول العلاقة بين المتغيرات المدخلة والنتيجة المتوقعة.
الانحدار اللوجستي هو خيار شائع لمهام التصنيف لأنه سهل التنفيذ والتفسير. يمكنه التعامل مع المتغيرات المدخلة الرقمية والفئوية ويقدم أفكارًا حول العلاقة بين المتغيرات المدخلة والنتيجة المتوقعة.
3. كيف يتم تنفيذ الانحدار اللوجستي في لغة Python؟
يمكن تنفيذ الانحدار اللوجستي في لغة البايثون باستخدام مكتبات مختلفة مثل scikit-learn و statsmodels و tensorflow. توفر هذه المكتبات دوالًا وصفوفًا سهلة الاستخدام لتناسب نماذج الانحدار اللوجستي مع بياناتك.
يمكن تنفيذ الانحدار اللوجستي في لغة البايثون باستخدام مكتبات مختلفة مثل scikit-learn و statsmodels و tensorflow. توفر هذه المكتبات دوالًا وصفوفًا سهلة الاستخدام لتناسب نماذج الانحدار اللوجستي مع بياناتك.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة التنفيذ العملي لتنظيم البايثون للانحدار اللوجستي”

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

منتجات ذات صلة

حقيبة تدريبية : دورة اعداد ميزانية الصيانة وترشيد التكاليف

حقيبة تدريبية : دورة التميز في تخطيط وإدارة عمليات الصيانة

حقيبة تدريبية : دورة إدارة عمليات إيقاف التشغيل والتحولات والانقطاعات

هذا البرنامج التعليمي المناسب للمبتدئين يوفر تدريب شامل حول الانحدار اللوجستي في لغة البايثون. تعلم كيفية تنفيذ نمذجة تنبؤية باستخدام لغة البايثون، مما يتيح لك إجراء توقعات دقيقة وتعزيز مهارات تحليل البيانات الخاصة بك.

هذا البرنامج التعليمي المناسب للمبتدئين يوفر تدريب شامل حول الانحدار اللوجستي في لغة البايثون. تعلم كيفية تنفيذ نمذجة تنبؤية باستخدام لغة البايثون، مما يتيح لك إجراء توقعات دقيقة وتعزيز مهارات تحليل البيانات الخاصة بك.

حقيبة تدريبية دورة التنفيذ العملي لتنظيم البايثون للانحدار اللوجستي