Əlaqəli mövzular
Kursa daxildir
- 29 saat 51 dəq video
- 106 dərs
- Səviyyə: Yüksək
- Dil: English
- Harada dayandığını yadda saxlayırıq
- Tam pulsuz, kartsız
Dərslər
11 bölmə · 106 dərs · 29 saat 51 dəq ümumi uzunluq
1–10 dərslər10 dərs · 1 saat 55 dəq
- A Gentle Introduction to Machine Learning13 dəq
- Machine Learning Fundamentals: Cross Validation6 dəq
- Machine Learning Fundamentals: The Confusion Matrix7 dəq
- Machine Learning Fundamentals: Sensitivity and Specificity12 dəq
- The Sensitivity, Specificity, Precision, Recall Sing-a-Long!!!1 dəq
- Machine Learning Fundamentals: Bias and Variance7 dəq
- Entropy (for data science) Clearly Explained!!!17 dəq
- Mutual Information, Clearly Explained!!!16 dəq
- The Main Ideas of Fitting a Line to Data (The Main Ideas of Least Squares and Linear Regression.)9 dəq
- Linear Regression, Clearly Explained!!!27 dəq
11–20 dərslər10 dərs · 2 saat 12 dəq
- Multiple Regression, Clearly Explained!!!5 dəq
- Using Linear Models for t-tests and ANOVA, Clearly Explained!!!12 dəq
- Design Matrices For Linear Models, Clearly Explained!!!15 dəq
- Odds and Log(Odds), Clearly Explained!!!12 dəq
- Odds Ratios and Log(Odds Ratios), Clearly Explained!!!16 dəq
- StatQuest: Logistic Regression9 dəq
- Logistic Regression Details Pt1: Coefficients19 dəq
- Logistic Regression Details Pt 2: Maximum Likelihood10 dəq
- Logistic Regression Details Pt 3: R-squared and p-value15 dəq
- Saturated Models and Deviance19 dəq
21–30 dərslər10 dərs · 2 saat 18 dəq
- Logistic Regression in R, Clearly Explained!!!!17 dəq
- Deviance Residuals6 dəq
- ROC and AUC, Clearly Explained!16 dəq
- ROC and AUC in R15 dəq
- Regularization Part 1: Ridge (L2) Regression20 dəq
- Regularization Part 2: Lasso (L1) Regression8 dəq
- Ridge vs Lasso Regression, Visualized!!!9 dəq
- Regularization Part 3: Elastic Net Regression5 dəq
- Ridge, Lasso and Elastic-Net Regression in R18 dəq
- StatQuest: Principal Component Analysis (PCA), Step-by-Step22 dəq
31–40 dərslər10 dərs · 1 saat 32 dəq
- StatQuest: PCA main ideas in only 5 minutes!!!6 dəq
- StatQuest: PCA - Practical Tips8 dəq
- StatQuest: PCA in R9 dəq
- StatQuest: PCA in Python12 dəq
- StatQuest: Linear Discriminant Analysis (LDA) clearly explained.15 dəq
- Bam!!! Clearly Explained!!!3 dəq
- StatQuest: MDS and PCoA8 dəq
- StatQuest: MDS and PCoA in R8 dəq
- StatQuest: t-SNE, Clearly Explained12 dəq
- StatQuest: Hierarchical Clustering11 dəq
41–50 dərslər10 dərs · 2 saat 6 dəq
- StatQuest: K-means clustering9 dəq
- Clustering with DBSCAN, Clearly Explained!!!10 dəq
- StatQuest: K-nearest neighbors, Clearly Explained6 dəq
- Naive Bayes, Clearly Explained!!!15 dəq
- Gaussian Naive Bayes, Clearly Explained!!!9 dəq
- Decision and Classification Trees, Clearly Explained!!!18 dəq
- StatQuest: Decision Trees, Part 2 - Feature Selection and Missing Data5 dəq
- Regression Trees, Clearly Explained!!!23 dəq
- How to Prune Regression Trees, Clearly Explained!!!16 dəq
- One-Hot, Label, Target and K-Fold Target Encoding, Clearly Explained!!!15 dəq
51–60 dərslər10 dərs · 3 saat 39 dəq
- Classification Trees in Python from Start to Finish1 saat 6 dəq
- StatQuest: Random Forests Part 1 - Building, Using and Evaluating10 dəq
- StatQuest: Random Forests Part 2: Missing data and clustering11 dəq
- StatQuest: Random Forests in R15 dəq
- The Chain Rule, Clearly Explained!!!18 dəq
- Gradient Descent, Step-by-Step24 dəq
- Stochastic Gradient Descent, Clearly Explained!!!11 dəq
- AdaBoost, Clearly Explained21 dəq
- Gradient Boost Part 1 (of 4): Regression Main Ideas16 dəq
- Gradient Boost Part 2 (of 4): Regression Details27 dəq
61–70 dərslər10 dərs · 4 saat 4 dəq
- Gradient Boost Part 3 (of 4): Classification17 dəq
- Gradient Boost Part 4 (of 4): Classification Details37 dəq
- Troll 2, Clearly Explained!!!5 dəq
- XGBoost Part 1 (of 4): Regression26 dəq
- XGBoost Part 2 (of 4): Classification25 dəq
- XGBoost Part 3 (of 4): Mathematical Details27 dəq
- XGBoost Part 4 (of 4): Crazy Cool Optimizations24 dəq
- XGBoost in Python from Start to Finish57 dəq
- CatBoost Part 1: Ordered Target Encoding9 dəq
- CatBoost Part 2: Building and Using Trees16 dəq
71–80 dərslər10 dərs · 2 saat 56 dəq
- Cosine Similarity, Clearly Explained!!!10 dəq
- Support Vector Machines Part 1 (of 3): Main Ideas!!!21 dəq
- Support Vector Machines Part 2: The Polynomial Kernel (Part 2 of 3)7 dəq
- Support Vector Machines Part 3: The Radial (RBF) Kernel (Part 3 of 3)16 dəq
- Support Vector Machines in Python from Start to Finish.45 dəq
- The Essential Main Ideas of Neural Networks19 dəq
- Neural Networks Pt. 2: Backpropagation Main Ideas18 dəq
- Backpropagation Details Pt. 1: Optimizing 3 parameters simultaneously.19 dəq
- Backpropagation Details Pt. 2: Going bonkers with The Chain Rule13 dəq
- Neural Networks Pt. 3: ReLU In Action!!!9 dəq
81–90 dərslər10 dərs · 2 saat 33 dəq
- Neural Networks Pt. 4: Multiple Inputs and Outputs14 dəq
- Neural Networks Part 5: ArgMax and SoftMax14 dəq
- The SoftMax Derivative, Step-by-Step!!!7 dəq
- Neural Networks Part 6: Cross Entropy10 dəq
- Neural Networks Part 7: Cross Entropy Derivatives and Backpropagation22 dəq
- Neural Networks Part 8: Image Classification with Convolutional Neural Networks (CNNs)15 dəq
- Recurrent Neural Networks (RNNs), Clearly Explained!!!17 dəq
- Long Short-Term Memory (LSTM), Clearly Explained21 dəq
- Word Embedding and Word2Vec, Clearly Explained!!!16 dəq
- Sequence-to-Sequence (seq2seq) Encoder-Decoder Neural Networks, Clearly Explained!!!17 dəq
91–100 dərslər10 dərs · 4 saat 9 dəq
- Attention for Neural Networks, Clearly Explained!!!16 dəq
- Transformer Neural Networks, ChatGPT's foundation, Clearly Explained!!!36 dəq
- Decoder-Only Transformers, ChatGPTs specific Transformer, Clearly Explained!!!37 dəq
- Encoder-Only Transformers (like BERT) for RAG, Clearly Explained!!!19 dəq
- Tensors for Neural Networks, Clearly Explained!!!10 dəq
- Essential Matrix Algebra for Neural Networks, Clearly Explained!!!30 dəq
- The matrix math behind transformer neural networks, one step at a time!!!24 dəq
- The StatQuest Introduction to PyTorch23 dəq
- Introduction to Coding Neural Networks with PyTorch and Lightning21 dəq
- Long Short-Term Memory with PyTorch + Lightning33 dəq
101–106 dərslər6 dərs · 2 saat 28 dəq
- Word Embedding in PyTorch + Lightning32 dəq
- Coding a ChatGPT Like Transformer From Scratch in PyTorch31 dəq
- Reinforcement Learning: Essential Concepts18 dəq
- Reinforcement Learning with Neural Networks: Essential Concepts24 dəq
- Reinforcement Learning with Neural Networks: Mathematical Details25 dəq
- Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF), Clearly Explained!!!18 dəq
Nə lazımdır
- Təcrübə tələb olunur: kurs qabaqcıl səviyyədədir.
Təsvir
Machine Learning covers a lot of topics and this can be intimidating. However, there is no reason to fear, this play list will help you trough it all, one step at a time.
Bu kurs kimin üçündür
- Artıq Machine learning ilə işləyənlər üçün.
Bu iki bənd kursun səviyyəsindən çıxardığımız nəticədir. Təsvir müəllifindir.