Machine Learning: hammaga tushunarli

Средний Бесплатно

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

Hali baholanmagan (0 студент)

26 уроков 7 ч Обновлено: 27.08.2026

Преподаватель Islomjon Ikromov

О курсе

26 видео урок
7 часов контента
Средний уровней
Пожизненный доступ
Мобиль и компьютер
Финальный сертификат

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.

Содержание курса

26 уроков · 7 ч

Kirish 7 уроков

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

Klassifikatsiya algoritmlari 8 уроков

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

Neyron tarmoqlar 3 уроков

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

Regressiya va klasterlash 7 уроков

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

Yakuniy loyiha 1 уроков

Mustaqil loyiha: o'z datasetingiz ustida model 180 мин

Преподаватель

Islomjon Ikromov

mcxacker7@gmail.com 998913595069