luokn/ml
این پروژه یک پیاده‌سازی بسیار ساده و شفاف از الگوریتم‌های یادگیری ماشین کلاسیک است.
هدف اصلی آن کمک به درک بهتر مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین از طریق کدهای کوتاه و خوانا است.
کاربرد:
این پروژه بیشتر برای یادگیری و آموزش طراحی شده — مناسب افرادی که می‌خواهند بفهمند چگونه الگوریتم‌هایی مثل رگرسیون خطی، درخت تصمیم یا KNN از پایه کار می‌کنند، بدون دردسر کتابخانه‌های سنگین.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی می‌خواهید مفهوم یک الگوریتم رو با دست پیاده‌سازی کنید، یا در حال یادگیری مباحث هوش مصنوعی هستید و نیاز به نمونه‌های ساده دارید. همچنین برای مربیان دانشگاه یا دانشجویان که می‌خواهند درس یادگیری ماشین رو عمیق‌تر بفهمند، عالیه.
چند مثال از موارد استفاده:
نوشتن یک الگوریتم K-Means از صفر برای درک مراحل خوشه‌بندی
پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک با استفاده از گرادیان ساده
شبیه‌سازی درخت تصمیم با بازگشت (Recursion) و معیار اطلاعات گین
استفاده در جلسات کدنویسی آموزشی یا هکاتون‌های آموزشی
- ##MachineLearning
- ##Algorithms
- ##Education
- ##Python
- ##AI
- ##ML
- ##Programming
- ##DataScience
- ##LearnToCode
- ##OpenSource