Python - Studying Machine Learning :: Lesson -22- Support-Vector Machines -1-

Bayes' theorem is a mathematical formula for determining conditional probability. Conditional probability is the likelihood of an outcome occurring, based on a previous outcome having occurred in similar circumstances.

Machine learning is a method of data analysis that automates analytical model building. It is a branch of artificial intelligence based on the idea that systems can learn from data, identify patterns and make decisions with minimal human intervention.

Artificial intelligence is intelligence demonstrated by machines, as opposed to natural intelligence displayed by animals including humans.

Machine learning (ML) is the study of computer algorithms that can improve automatically through experience and by the use of data. It is seen as a part of artificial intelligence. Machine learning algorithms build a model based on sample data, known as training data, in order to make predictions or decisions without being explicitly programmed to do so. Machine learning algorithms are used in a wide variety of applications, such as in medicine, email filtering, speech recognition, and computer vision, where it is difficult or unfeasible to develop conventional algorithms to perform the needed tasks.

A subset of machine learning is closely related to computational statistics, which focuses on making predictions using computers; but not all machine learning is statistical learning. The study of mathematical optimization delivers methods, theory and application domains to the field of machine learning. Data mining is a related field of study, focusing on exploratory data analysis through unsupervised learning. Some implementations of machine learning use data and neural networks in a way that mimics the working of a biological brain. In its application across business problems, machine learning is also referred to as predictive analytics.

Python is an interpreted high-level general-purpose programming language. Its design philosophy emphasizes code readability with the use of significant indentation. Its language constructs and object-oriented approach aim to help programmers write clear, logical code for small- and large-scale projects.

Anaconda is a distribution of the Python and R programming languages for scientific computing, that aims to simplify package management and deployment. The distribution includes data-science packages suitable for Windows, Linux, and macOS.

Project Jupyter is a project and community whose goal is to "develop open-source software, open-standards, and services for interactive computing across dozens of programming languages". It was spun off from IPython in 2014 by Fernando Pérez and Brian Granger.


لغة البرمجة البايثون - دراسة التعلم الآلي :: الدرس -22- تقنيات مختلفة - سبورت فيكتور ماشين - الجزء الأول -

التعلم الآلي هو طريقة لتحليل البيانات تعمل على أتمتة بناء النموذج التحليلي. إنه فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يعتمد على فكرة أن الأنظمة يمكنها التعلم من البيانات وتحديد الأنماط واتخاذ القرارات بأقل تدخل بشري.

الذكاء الاصطناعي/ الصنعي هو ذكاء تظهره الآلات ، على عكس الذكاء الطبيعي الذي تعرضه الحيوانات بما في ذلك البشر.

التعلم الآلي هو دراسة خوارزميات الكمبيوتر التي يمكن أن تتحسن تلقائيًا من خلال التجربة وباستخدام البيانات. يُنظر إليه على أنه جزء من الذكاء الاصطناعي. تبني خوارزميات التعلم الآلي نموذجًا يعتمد على عينات البيانات ، والمعروفة باسم بيانات التدريب ، من أجل عمل تنبؤات أو قرارات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك. تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، مثل الطب وتصفية البريد الإلكتروني والتعرف على الكلام ورؤية الكمبيوتر ، حيث يكون من الصعب أو غير المجدي تطوير خوارزميات تقليدية لأداء المهام المطلوبة.

أنكوندا هو توزيع للغات برمجة البايثون و أر للحوسبة العلمية ، والذي يهدف إلى تبسيط إدارة الحزم ونشرها. يتضمن التوزيع حزم علوم البيانات المناسبة لأنظمة ويندوز و لينوكس و ماك.

مشروع جوبيتر هو مشروع ومجتمع يهدف إلى "تطوير برمجيات مفتوحة المصدر ومعايير مفتوحة وخدمات للحوسبة التفاعلية عبر عشرات من لغات البرمجة". تم فصله في عام 2014 بواسطة فرناندو بيريز وبريان جرانجر.