@12:0 شرح جميل جدا وحابب بس أنبه لشئ بسيط... أننا لا نقوم بحساب (((مجموع))) الEntropies للإجابات المحتملة للسؤال، وإنما نقوم بحساب ال (((weighted average))) لهم، ولذلك نضرب entropy كل إجابة محتملة بال p المقابلة لها قبل عملية الجمع.
عندي بيانات للجدول التالي id product_id user_id quantity date price تخص تطبيق شراء مواد غدائية بحيث الزبون يشتري منتجات بشكل متكرر مثلا يشتري علبة حليب كل يومين ويشتري الخبز كل صباح وهكذا ما هو المودل المناسب الي يستخرجلي كل زبون ما هي المنتجات التي سيشتريها تاليا ومتى مثلا سيشتري المنتجات 1,7,22 بعد 10 ساعات ويشتري المنتجات 8,223 بعد يومين وهل في نموذج ممكن يصنفلي المستخدمين في قروبات بناء على الجدول الي فوق ؟
هي جاية من shanon entropy لان ال لوج يعطيك العدد المتوقع من الأسئلة اللي تحتاجها عشان تجيب على سؤال احتماله p فالقيمة المتوقعة النهائية هي مجموع حاصل ضرب عدد الأسئلة في احتمالها
هذا المقطع اثبت لي بطلان معتقد تفوق المحتوى التعليمي الاجنبي على محتوانا المحلي
الله ييسر لك كل امورك
يعجز اللسان عن الشكر يا دكتور ما فهمت شجرة القرارات الا منكم و كنت يائس لدرجة فكرت اترك دراسة الماجستير و بفضلك تجاوزت المحنه
روعة
بفضل الله
Fi bledna bled zitouun w l khyyr nsamiwk ta7aan
من عشر سنين و لكن مازلت فهمت من حضرتك، شكراً
شكرا يا دكتور إبراهيم ع الشرح العملاق...إن شاء الله تشرح جميع خوارزميات المشين ليرنق في المستقبل
مشكور انا من الجزائر و تدرس هذه الشجرة بصفة جانبية رغم اهميتها في تسيير الموارد البشرية لذلك لجات الى قناتك مزيد من فضلكم
كفيت و وفييت, بارك الله الفيك و جزاك الله خيرا. في انتظار المزيد من هذه الاسهامات القيمة.
اخ ابراهيم مشكور جدا على هذا التوضيح واذا ممكن تكمل باقي طرق التصنيف في مجال تعلم الآلة
شرح رائع وسهل الفهم وطريقة لم اشعر بالملل ابدا جزاك الله خيرا
كل الشكر والتقدير لك ي اخي جداً فهمت واستمتعت الله يكتب اجرك ويجزيك خير دنيا واخره
لساني يعجز عن الشكر .. شكرا جدا جدا لحضرتك
بجنن الشرح حرفيا فهمتها بكل تفاصيلها 👍👍👍 شكرا كتير
بعد سبع سنوات من نشركم لهذا الشرح
شكرا جازاكم الله خيرا عسى أن يكون تغيبكم عن النشر خيرا
جزاك الله خير دكتور جعله الله في ميزان حسناتك
هناك خطـا في الوقت 15:59 يجب التبديل بين الweak , strong لانو الstrong هي 6 نقاط اما الweak 8 نقاط
جزاك الله خيراً أستاذ إبراهيم
الله اكبر عليك ...بسم الله ما شاء الله....جزاك الله خيرا..والله حضرتك ما تعرفش انا كنت محتاج الموضوع ده قد ايه...شكرا شكرا
نفس الوضع لما تقول لخويك "وينك يولد ماشوفك" ويقول "انا لابس ثوب بتلقاني"
شلون بلاخير صارت الشجره يعني عرفت شون صار الجذر بس بقيه الافرع شلون صارت
بارك الله فيك . فهمت واستفدت واستمتعت
جزاك الله خيرا
@12:0
شرح جميل جدا وحابب بس أنبه لشئ بسيط... أننا لا نقوم بحساب (((مجموع))) الEntropies للإجابات المحتملة للسؤال، وإنما نقوم بحساب ال (((weighted average))) لهم، ولذلك نضرب entropy كل إجابة محتملة بال p المقابلة لها قبل عملية الجمع.
سلام عليكم ممكن سؤال انه شجرة خلاص هذه نهايتها لو بيها حل بعد بكمل عليها لو بعد مابيها تفرع
عندي بيانات للجدول التالي
id product_id user_id quantity date price
تخص تطبيق شراء مواد غدائية
بحيث الزبون يشتري منتجات بشكل متكرر مثلا يشتري علبة حليب كل يومين ويشتري الخبز كل صباح وهكذا
ما هو المودل المناسب الي يستخرجلي كل زبون ما هي المنتجات التي سيشتريها تاليا ومتى
مثلا سيشتري المنتجات 1,7,22 بعد 10 ساعات
ويشتري المنتجات 8,223 بعد يومين
وهل في نموذج ممكن يصنفلي المستخدمين في قروبات بناء على الجدول الي فوق ؟
جزاكم الله كل خير شرح جميل هل ممكن تحميل السلايدات لو سمحت ليست موجوده على الدرايف
شكراً جزيلاً دكتور ابراهيم ..انت مبدع وعظيم
شكرا لك على هذا الفيديو الرائع
جزاك الله خيرا ونفع بك
ليش استخدمنا ال لوج لحساب الانتروبي ؟
احسنتم و اجدتم الشرح
Decision tree = id3?
Or not?
جزاك الله خير الجزاء
الله يكرمك يا استاذ
دكتور احتاج اتواصل معك كيف الطريقة؟
السلام عليكم استاذ
لو كانت هناك كائنين لهم نفس كل قيم السمات فقط القرار واحد yes وواحد no
هل ممكن حلها بال decision tree
ام تعتبر noise ؟
شكرا فيديوا رائع اتمني تكمل كل الخورزميات
من الأفضل شجرة القرارات والا k means ولماذا؟؟
الموضاعان مختلفان فشجرة القرارا تستخدم في التصنيف classification اما ال k-men فتستخدم في العنقدة clustering
دكتور لو سمحت على أي اساس نختار السؤال رقم واحد والسؤال الثانى ام ذلك انطلاقا من معطيات الاوليه التي في الجدول شكرا
ليه عندي جودة الصورة زفت🫠💔
مش قادره اشوف القانون
شكرا جدا على الشرح الرائع د/ابراهيم. عندي سؤال في الدقيقه ١١ كيف حسبت الEntropy للمجموعات الفرعيه؟
شكررررًا مره استفدت
شششششكراً جزيلاً كان شرح جميل بس انا مع اللي قبلي لو كملت كان بتصير اوضح بس جزاك الله خير
شرح ممتاز شكرا كثيرا
شكرا جزيلا ❤
شكرا جزيلا. من كندا
ما افهم وش تقول بس روان تقول لي شوفي وش الزبده ❤️❤️
جزاك الله كل خير
دكتور رابط تحميل المحاضره ماجاي يفتح ومحتاجه المحاضره pdf او بور بوينت ضروري رجاءا
شكرا جزيلا علي الشرح، انا بحاول انزل السلايدز بيقولي لازم حضرتك تسمحلي
Merci beaucoup, très bien expliqué (y)
يعطيك العافية كثير ممتاز الدرس بس في نقطة ما فهمتها وهي ليش استخدمنا ال لوج لحساب الانتروبي ؟
هي جاية من shanon entropy لان ال لوج يعطيك العدد المتوقع من الأسئلة اللي تحتاجها عشان تجيب على سؤال احتماله p
فالقيمة المتوقعة النهائية هي مجموع حاصل ضرب عدد الأسئلة في احتمالها
شكرا شرح وافي
م شاء الله تبارك الله ،مبدع الله يوفقك يارب
هاي النقاط الحمر رالخطر شنو معناهن
ما شاء الله غليك ..اللغة العربية راحة
جزاك الله الف خير ♥
شجره الاخيره لم توضح مسائل كقانون فقط كلام 🤦♀️
ممكن الpdf
الله يسترك
شكرا الله يعطيك الف عافية
Thanks ❤️
شكراا لك تو افهمها
السلام عليكم ممكن سؤال
شنو اسم البرنامج اللي طبقت عليه entropy
بيجيب ال root بنا علي الجورزم ID3 من خلال انه بيجيب ال information Gain
good job thanks a lot for your effort
شرح رائع، شكرا
السلام عليكم كيف يمكن استخدام شجره
القرارت في الطب في تشخيص مرض
شكرا لك على هذا الفيديو الرائع
ولكن هناك سؤال وهو كيف تعاملت مع الlog في حساب ال entropy >>>>]
ممكن مثال عن التعامل مع القيم الرقمية 😃
يجزيك الخير
ايش البرنامج اللي استخدمته بالدقيقة 7:50 ؟
log 2 ( 0 / 8 ) ????? غير معرفة كيف تحسبها ؟؟
السلام عليكم -لو سمحت ممكن الpdf او ال powerpoint اللي حضرتك شرحت منه الفيديو لانه اتمسح - و جزاك الله خيرا و ربنا يجعله في ميزان حسناتك
احسنت النشر استاذ شرحك رائع
يعطيك العافية ماقصرت
اسلام عليكم يا دكتور , حساب ال entropy of the root is entropy: 0.940 not 0.954
شكراً للتصحيح
Ibrahim Almosallam حضرتك اللي شكرا على الشرح. الشرح ممتاز. ياريت أجد شرح بسيط كده لكل الخوارزميات
انت اسطوره في الشرح
شكرا جزيلا ..شرح واضح جدا
في الدقيقة 5:57 القانون خاطئ يجب ان تكون العملية بعد p عملية ضرب !!
حبيبي والله تسلم عالشرح
ممكن presentation اللي حضرتك شرحت منها بعد إذنك واكم جزيل الشكر
تم تعديل الرابط في وصف الفديو
اهنيك الصراحه اعطيك لايك ادعو ل روان
دكتور حضرتك عامل شرح لل c4. 5?
شكرا جزيلا استاذ ينطيك العافيه يا رب بس ما فهمت شلون رسمت الشجره 😭ممكن تساعدني
thanks
طيب ليش ماكملت بعد ماخترنا الoutlook كيف خليتها root
لانه حسب Information gain ليها و كانت هي اعلي قيمة
Thank you alah y3tik Sa7a
thank youuu
it was clear until the last step.
شكرا جدا
شكرا
يعطيك العافيه
thanks sir.
Thank you :)
شرح رائع
شكراااااا♡♡♡
Ak ghalt a frr 🤬🤬🤬🤬
جزاك الله خيرا
شكرا