• رقم الدرس : 09
  • 00:08:31

  • ما هو ال IQR و كيف يتم حسابه

  • تشغيل

دروس الكورس

  1. 1- مقدمة كورس تعلم الالة - machine learning course
  2. 2- ما هو الذكاء الاصطناعي ؟ ما هي اهم فروعه ؟ - machine learning course
  3. 3- ما هو تخصص تعلم الالة و ما هي اقسامه - machine learning course
  4. 4- ما هي خطة الكورس و ما هي المتطلبات - machine learning course
  5. 5- ما هو mode و كيف يتم حسابه
  6. 6- ما هو المتوسط الحسابي و كيف يتم حسابه - mean
  7. 7- ما هو الانحراف المعياري و كيف يتم حسابه - standard deviation
  8. 8- ما هو ال median و كيف يتم حسابه
  9. 9- ما هو ال IQR و كيف يتم حسابه
  10. 10- المصفوفة - machine learning course
  11. 11- جمع و طرح المصفوفات - machine learning course
  12. 12- الضرب القياسي للمصفوفات - machine learning course
  13. 13- الضرب الاتجاهي للمصفوفات - machine learning course
  14. 14- دوران المصفوفة - machine learning course
  15. 15- النظام الاحداثي - machine learning course
  16. 16- المعادلة الخطية - machine learning course
  17. 17- 4 - مكتبة numpy الجزء الاول data analysis course
  18. 18- 5 - مكتبة numpy الجزء الثاني data analysis course
  19. 19- 6 - مكتبة numpy الجزء الثالث data analysis course
  20. 20- 7 - مكتبة numpy الجزء الرابع data analysis course
  21. 21- 8 - مكتبة pandas الجزء الاول data analysis course
  22. 22- 9 - مكتبة pandas الجزء الثاني data analysis course
  23. 23- 10 - مكتبة pandas الجزء الثالث data analysis course
  24. 24- 11 - مكتبة pandas الجزء الرابع data analysis course
  25. 25- 12 - مكتبة pandas الجزء الخامس data analysis course
  26. 26- 13 - مكتبة pandas الجزء السادس data analysis course
  27. 27- 14 - مكتبة pandas الجزء السابع data analysis course
  28. 28- 15 - مكتبة pandas الجزء الثامن data analysis course
  29. 29- 16 - مكتبة pandas الجزء التاسع data analysis course
  30. 30- 17 - مكتبة pandas الجزء العاشر data analysis course
  31. 31- 18 - مكتبة pandas الجزء الحادي عشر data analysis course
  32. 32- 19 - مكتبة pandas الجزء الثاني عشر data analysis course
  33. 33- 20 - مكتبة matplotlib الجزء الاول data analysis course
  34. 34- 21 - مكتبة matplotlib الجزء الثاني data analysis course
  35. 35- 22 - مكتبة matplotlib الجزء الثالث data analysis course
  36. 36- 23 - مكتبة matplotlib الجزء الرابع data analysis course
  37. 37- 24 - مكتبة matplotlib الجزء الخامس data analysis course
  38. 38- 25 - مكتبة matplotlib الجزء السادس data analysis course
  39. 39- 26 - مكتبة matplotlib الجزء السابع data analysis course
  40. 40- 27 - مكتبة matplotlib الجزء الثامن data analysis course
  41. 41- 28 - مكتبة matplotlib الجزء التاسع data analysis course
  42. 42- 29 - مكتبة seaborn - رسم العلاقة بين العناصر data analysis course
  43. 43- 31 - تنظيف البيانات - المرحلة الثانية data analysis course
  44. 44- 32 - اعادة معالجة البيانات - المرحلة الثالثة data analysis course
  45. 45- 33 - تطبيق علي بيانات اختبارات الطلاب data analysis course
  46. 46- ما هو التوقع - machine learning course
  47. 47- التوقع الخطي الجزء الاول - machine learning course
  48. 48- التوقع الخطي الجزء الثاني - machine learning course
  49. 49- التوقع الخطي الجزء الثالث - machine learning course
  50. 50- التوقع الخطي الجزء الرابع - machine learning course
  51. 51- التوقع الخطي لاكثر من متغير - machine learning course
  52. 52- تطبيق علي التوقع الخطي لمتغير واحد - machine learning course
  53. 53- تطبيق علي التوقع الخطي لاكثر من متغير - machine learning course
  54. 54- التوقع الغير خطي و التطبيق عليه - machine learning course
  55. 55- التصنيف الجزء الاول - machine learning course
  56. 56- التصنيف الجزء الثاني - machine learning course
  57. 57- التصنيف الجزء الثالث - machine learning course
  58. 58- التصنيف المتعدد - machine learning course
  59. 59- التطبيق علي التصنيف - machine learning course
  60. 60- التطبيق علي التصنيف المتعدد - machine learning course
  61. 61- الشبكات العصبية الجزء الثاني - machine learning course
  62. 62- تطبيق بالكود علي الشبكات العصبية للتصنيف - machine learning course
  63. 63- تطبيق بالكود علي الشبكات العصبية للتوقع - machine learning course
  64. 64- التقسيمات الجزء الاول - machine learning course
  65. 65- التقسيمات الجزء الثاني - machine learning course
  66. 66- تطبيق بالكود علي التقسيمات - machine learning course
  67. 67- شجرة القرارات - machine learning course
  68. 68- تطبيق بالكود علي شجرة القرارات - machine learning course
  69. 69- خوارزم الغابات العشوائية - machine learning course
  70. 70- تطبيق بالكود علي خوارزم الغابات العشوائية - machine learning course
  71. 71- خورازم الجيران الاقرب - machine learning course
  72. 72- تطبيق بالكود علي خوارزم الجيران الاقرب - machine learning course
  73. 73- نهاية الدورة ! - machine learning course
  74. 74- تجهيز المشروع - machine learning course