📊 رگرسیون خطی یا رگرسیون منطقی؟

هر دو از مهم‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند، اما برای دو مسئله کاملاً متفاوت طراحی شده‌اند.

🔹 رگرسیون خطی → پیش‌بینی مقادیر عددی (مثل قیمت، دما و فروش)
🔹 رگرسیون منطقی → دسته‌بندی و پیش‌بینی احتمال وقوع یک کلاس (مثل اسپم یا غیر اسپم)

اگر این تفاوت را خوب درک کنید، انتخاب مدل مناسب برای پروژه‌هایتان بسیار ساده‌تر خواهد شد.

@voidcompile

دنبال دیتاست برای پروژه ات هستی ؟
امروز ۵ تا از بهترین هاش رو اینجا داریم:

📊 Top 5 Websites to Download Datasets for Data Science

1️⃣ Kaggle
2️⃣ UCI Machine Learning Repository
3️⃣ Hugging Face Datasets
4️⃣ Google Dataset Search
5️⃣ OpenML

اگر Data Science، Machine Learning یا AI کار می‌کنید، این ۵ منبع تقریباً تمام چیزی هستند که برای پیدا کردن دیتاست نیاز دارید.

🔖 این پست را ذخیره کنید تا هر زمان به دیتاست احتیاج داشتید، سریع به آن برگردید.

#DataScience #MachineLearning #AI #Python #Dataset

@voidcompile

یادگیری پایتون فقط به سینتکس زبان محدود نمی‌شود.
برای ورود به دنیای حرفه‌ای باید با ابزارهای توسعه، کنترل نسخه، تست، کانتینرسازی و مدیریت پکیج‌ها آشنا باشی. این ۱۰ ابزار، نقطه شروع مسیر حرفه‌ای هر Python Developer هستند.
📌 این پست را ذخیره کن تا هر زمان خواستی به آن برگردی.


@voidcompile

🚀 یادگیری ماشین فقط به دانستن الگوریتم‌ ها محدود نمی‌شود؛ انتخاب ابزارهای مناسب، تفاوت بین یک پروژه معمولی و یک پروژه حرفه‌ای را رقم می‌زند.

اگر قصد ورود به دنیای هوش مصنوعی و Data Science را دارید، این ۵ کتابخانه از مهم‌ترین ابزارهایی هستند که باید به آن‌ها مسلط شوید:

🔹کتابخانه NumPy — محاسبات عددی و آرایه‌ها
🔹کتابخانه pandas — پردازش و تحلیل داده‌ها
🔹کتابخانه Scikit-learn — الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین
🔹کتابخانه TensorFlow — توسعه مدل‌های یادگیری عمیق
🔹 کتابخانه PyTorch — انتخاب محبوب پژوهشگران و پروژه‌های AI

💡 یادگیری این کتابخانه‌ها، مسیر شما را برای ساخت مدل‌های هوش مصنوعی، تحلیل داده و انجام پروژه‌های واقعی هموار می‌کند.

#Python #MachineLearning #DeepLearning #AI


@voidcompile

✅محبوب ترین ادیتور های برنامه نویسی
بی شک این کار کردن در هر فیلد نیاطمند ابزار های خودش است .

@voidcompile

✅ترسیم و تحلیل دیتا موضوع مهمی است که برای تمام برنامه نویس هایی که با داده کار می کنند اهمیت داره...

✅توی این پست ۷ تا کتابخانه ی پایتونی که هرکدام به سبک خود حرفه ای هستنند را معرفی کردم .

نحوه ی کار کردن و برنامه نویسی با هر کتابخانه به زودی در یک ویدئو اموزشی منتشر میشه آیا موافق ویدئو های آموزشی هستید؟

@voidcompile

✅گیت و گیتهاب چیست و هرکدام برای چه منظور هستن؟

توی این پست در خصوص این دو ابزار به طور خلاصه و کلی صحبت نوشتم تا یک دید کلی داشته باشید.

@voidcompile

✅پایتون برای Backend

فریمورک های زیادی طراحی شده اند که میتوانیم از آنها در بک اند استفاده کرد.
از محبوب ترین ها میتوان به فریم ورک های Django و Flask استفاده کرد.

@voidcompile

✅کتابخانه های کاربردی و جایگرین یا مشابه کتابخانه ی Pandas

دانستن چندین ابزار و استفاده ی درست از هر کدام میتونه مهارت های شمارو در حل مسئله قوی تر کند .

@voidcompile

NumPy Python Library

✅ یک منبع خوب برای علاقه مندان
به یادگیری کتابخانه numpy

#numpy
#book@voidcompile
#pdf@voidcompile

@voidcompile

دارم تلاش میکنم یکی از کاملترین دوره های آموزش پایتون رو درست کنم

✅یکی از مهمترین قدم های یادگیری برنامه نویسی این هست که با چالش های مختلف رو به رو شید ارور دریافت کنین و سعی کنید یک مسئله را از چند طریق حل کنید .

✅توی این دوره سعی میشه که این مورد مهم رعایت شه و برنامه نویسی را به صورت عمقی یاد بگیرید ! ...

به مناسبت روز برنامه نویس 🧠🫀

🧬‌ یه پروژه جالب برای علاقه‌مندان به Bioinformatics و Deep Learning:

🔹 survcraft
یک پکیج پایتونی برای ساخت و توسعه مدل‌های Survival Analysis با روش‌های یادگیری عمیق.

اگر روی Cancer AI، Bioinformatics یا Medical AI کار می‌کنید، ارزش یه نگاه رو داره.

🔗 GitHub:
https://github.com/compbiomed-unito/survcraft

#Python #Bioinformatics #DeepLearning #CancerAI #MedicalAI #GitHub #MachineLearning


@voidcompile

بهترین منبع برای پیشرفت، داکیومنت اصلی هست که خود آن توسعه دهنده در اختیار شما قرار میده برای آشنایی و یک دید کلی نیازی نیست هزینه کنید فقط به داکیومنت رسمی سر بزنید.

✅در حال ساختن یک ریپوی فوق العاده هستم که احتمالا زمانبر خواهد بود اما می خواهم نه تنها یک جزوه ی عادی بلکه به صورت پروژه ای بتونید استفاده کنید و یاد بگیرید .
✅از مباحث آنالیزدیتا تا ماشین لرنینگ و بیوانفورماتیک(بیوپایتون)

📎دوره ی طراحی شده که گفتم از همین خواهد بود و اپدیت ها قرار می گیره ...

📝این برای خود من یک چالش هست که گیتهاب را آنجوری که باید بلاخره راه اندازی کنم.

🔎ریپو اینجاست :
https://github.com/MobinZamanii/skills-and-learning


@voidcompile

نوت بوک کتابخانه seaborn که برای رسم گراف های علمی ازش استفاده میشه
در حال تکمیل است . پارت یک رو میتونید ببینید.
https://github.com/MobinZamanii/skills-and-learning/blob/main/00-data-analysis/Seaborn/01_Seaborn_Publication_Quality.ipynb


@voidcompile

در این قسمت شما یاد می گیرید چطوری گراف های سه بعدی و حرفه ای ایجاد کنید .

مشاهده در گیتهاب

@voidcompile

در این PDF سعی شده که الگوریتم knn به صورت کامل آموزش داده بشه
در این فایل مطالب

• The intuition behind KNN
• Distance metrics and their mathematics
• KNN Classification and Regression
• Choosing the value of K
• Overfitting, Underfitting, Bias, and Variance
• Feature Scaling and Data Leakage
• Decision Boundaries and Visualization
• From-Scratch KNN implementation
• Scikit-learn implementation
• Cross-Validation and Grid Search
• Evaluation metrics and Confusion Matrix
• Curse of Dimensionality
بررسی می شوند .

شما میتوانید سورس کد را در گیت هاب مشاهده کنید :
Algorithm Knn

@voidcompile

🔎در ریپوی آموزشی چی خواهد بود؟


✅شما می توانید به ریپو دسترسی داشته باشید تمامی کد ها آنجا قرار می گیرند
✅ریپو هر روز در حال اپدیت است .

💡لینک دسترسی :
گیت هاب

@voidcompile