Machine Learning: hammaga tushunarli

Intermediate Bepul

KNN, Naive Bayes, regressiya, SVM, neyron tarmoqlar va klasterlash — Python va TensorFlow bilan.

Hali baholanmagan (0 talaba)

26 dars 7 soat Yangilandi: 27.08.2026

O'qituvchi Islomjon Ikromov

Kurs haqida

26 video dars
7 soatlik kontent
Intermediate darajasi
Doimiy ruxsat
Mobil va desktop
Yakuniy sertifikat

Bu kurs mashinali o'qitishni matematikaga ko'milmasdan, amaliy tushuntiradi. Klassifikatsiya va regressiya farqidan boshlanadi, ma'lumotni tayyorlash o'rgatiladi, so'ng har bir algoritm avval tushuntirilib, keyin Google Colab'da kod bilan amalga oshiriladi: K-Nearest Neighbors, Naive Bayes, logistik regressiya, SVM, neyron tarmoqlar, chiziqli regressiya, K-Means klasterlash va PCA.

Manba: ushbu kurs Machine Learning for Everybody – Full Course video darsligi asosida tuzilgan (muallif: freeCodeCamp.org and Kylie Ying). Har bir dars videoning aynan kerakli daqiqasidan boshlanadi.

Kurs tarkibi

26 dars · 7 soat

Kirish 7 dars

Kirish Ko'rish 1 min
Ma'lumotlar va Colab bilan tanishuv 8 min
Mashinali o'qitish nima? 4 min
Belgilar (features) 5 min
Klassifikatsiya va regressiya 3 min
Modelni o'qitish 11 min
Ma'lumotni tayyorlash 14 min

Klassifikatsiya algoritmlari 8 dars

K-Nearest Neighbors 8 min
KNN'ni kodda yozish 16 min
Naive Bayes 9 min
Naive Bayes'ni kodda yozish 2 min
Logistik regressiya 9 min
Logistik regressiyani kodda yozish 1 min
Support Vector Machine 9 min
SVM'ni kodda yozish 2 min

Neyron tarmoqlar 3 dars

Neyron tarmoqlar 8 min
TensorFlow 2 min
TensorFlow bilan klassifikatsiya 20 min

Regressiya va klasterlash 7 dars

Chiziqli regressiya 25 min
Chiziqli regressiyani kodda yozish 23 min
Bitta neyron bilan regressiya 3 min
TensorFlow bilan regressiya 13 min
K-Means klasterlash 11 min
Principal Component Analysis (PCA) 10 min
K-Means va PCA amaliyoti 20 min

Yakuniy loyiha 1 dars

Mustaqil loyiha: o'z datasetingiz ustida model 180 min

O'qituvchi

Islomjon Ikromov

mcxacker7@gmail.com 998913595069