اذهب إلى المحتوى

Ali Ahmed55

الأعضاء
  • المساهمات

    1880
  • تاريخ الانضمام

  • تاريخ آخر زيارة

  • عدد الأيام التي تصدر بها

    14

كل منشورات العضو Ali Ahmed55

  1. الف شكراا لحضرتكم جدا
  2. السلام عليكم هو اي الHypothesis testing ؟ واي هي استخدمتها ؟
  3. السلام عليكم هي ليه الشركات الكبير زي Google بتنظم مسابقه علي كاغل هل تفتقر إلى الخبراء القادرين على حل المشكلات داخل الشركة ؟ وهل ممكن ان احصل فرص عمل أو انضموا إلى برامج تدريبية داخل Google ؟
  4. السلام عليكم هل ممكن ان اعتماد علي كاغل ان يكون مصدر داخل ام ان الموضوع صعب بسب المنافسه القوي ؟
  5. يعني انا ممكن ان استخدم الLasso Regression او Ridge Regression او حتي Elastic-net regression مع التعلم العميق والا بس خورزميات التعلم الاله التقلدي ؟ بس مش كده ممكن يحصل تحيز اثناء التدريب النموذج ؟
  6. السلام عليكم هو اي الRegularization ؟
  7. ازي كده بس مش ممكن كده ياثير عليا انا بالسلب ؟ هي منصة كاغل ؟ والا اسلم انا الكود بتاعي فيه الاخر خالص يعني اقبل انتهاء المسابقه بيوم والا ممكن يحصل مشكله ؟
  8. السلام عليكم هو انا لما انشر الكود الخاص بي علي كاغل في مسابقه فيه جوايز ماليه مش كده ممكن حد يشوف الكود او انا اشوف كود حد تاني مش كده ممكن حد ياخذ مجهود حد تاني ؟
  9. الف شكراا لحضرتكم طيب التوزيع ده The binomial distribution او ده The Poisson distribution ؟
  10. السلام عليكم هو انا ممكن استخدم normal distribution علي بيانات فئوي ؟
  11. الف شكراا لحضرتكم جدا
  12. السلام عليكم ده الكود الاول x = data_train["hla_match_b_high" , "hla_match_a_low"] وده التاني x = data_train[["hla_match_b_high", "hla_match_a_low"]] هو ليه التاني شغل والاوال الا مع العلم ان الكود ده شغل عادي print(data_train['hla_match_b_high'].value_counts())
  13. السلام عليكم جمعه مباركه هو اي الفرق مابين ان استخدم الانحدر الخطي وبين ان استخدم مكتبه زي matplotlib لمعرفه العلاقه مابين متغيرين ؟
  14. الف شكراا لحضرتكم
  15. ايوه هو ده المطلوب الف شكراا لحضرتك جدا
  16. السلام عليكم هي القيمه البتكون عبار عن 0 او 1 ممكن يكون فيه قيمه متطرفه ؟
  17. السلام عليكم اهو ممكن عندي بناء نموذج تعلم الاله او التعلم العميق استخدم عمودين في عمليه التنبوء يعني في الY يكون كده X = train[features] y = train[['efs', 'efs_time']]
×
×
  • أضف...