Showing Revision 1 created 06/09/2016 by Udacity Robot.

1. Title:
   Algorithms Requiring Rescaling Solution - Intro to Machine Learning
2. Description:

3. 150 0:00 - 0:01
   إذًا، ما رأيك يا كاتي؟
4. 960 0:01 - 0:03
   ما الإجابات الصحيحة هنا؟
5. 2580 0:03 - 0:06
   >> الإجابات الصحيحة، الإجابات التي تحتاج إلى ميزات تم تغيير حجمها وستكون
6. 6130 0:06 - 0:09
   .SVM ومجموعات K-MEANS
7. 9110 0:09 - 0:14
   >> لذا الإجابة هي كلاهما وأجهزة متجهات الدعم في مجموعات K-MEANS، أنتِ تقومين
8. 13540 0:14 - 0:16
   .بالفعل بمبادلة بعد واحد بآخر عند حساب المسافة
9. 16360 0:16 - 0:19
   .فلنأخذ، على سبيل المثال، أجهزة متجهات الدعم
10. 19160 0:19 - 0:23
    .وأنت تلقين نظرة على الخط الفاصل الذي يزيد المسافة إلى أقصى حد
11. 23030 0:23 - 0:25
    .وهناك، تحسبين مسافة
12. 24870 0:25 - 0:30
    .وحساب المسافة هذا، يقوم بمبادلة البُعد مقابل آخر
13. 29610 0:30 - 0:34
    .لذا نجعل أحدهما ضعف الآخر مرتين، يبلغ الضغف بالضبط
14. 33600 0:34 - 0:36
    ويسري الأمر نفسه، بشكلٍ متطابق، لمجموعات
15. 36335 0:36 - 0:39
    .K-MEANSclustering، حيث يوجد لديك مركز المجموعات
16. 39360 0:39 - 0:44
    .وتقوم بحساب مسافة مركز المجموعات، لجميع نقاط البيانات
17. 44420 0:44 - 0:47
    .وتتضمن المسافة نفسها السمات نفسها
18. 46840 0:47 - 0:51
    .إذا جعلت متغيرًا أكبر مرتين، فسيطلب الضعف بالضبط
19. 50510 0:51 - 0:53
    ونتيجة لذلك، تتأثر أجهزة متجهات الدعم
20. 52545 0:53 - 0:57
    .وK-MEANS بتغيير حجم الميزة
21. 56700 0:57 - 1:00
    .لذا أخبريني كاتي عن شجرات القرار والانحدار الخطي
22. 59550 1:00 - 1:01
    لم هي غير مضمنة؟
23. 61180 1:01 - 1:05
    لن تمنحك شجرات القرار خطًا قطريًا مثل ذلك، صحيح؟
24. 64519 1:05 - 1:08
    .ستمنحك سلسلة من الخطوط العمودية والأفقية
25. 67910 1:08 - 1:09
    .لذا لا توجد مبادلة
26. 69200 1:09 - 1:12
    .لا تقوم سوى بقطع في اتجاه واحد، ثم قطع في اتجاه آخر
27. 71860 1:12 - 1:15
    ،لذا، لا تقلق بشأن ما الذي سيحدث في بُعد واحد
28. 74830 1:15 - 1:16
    .عند إجراء شيء ما باستخدام الشيء الآخر
29. 76370 1:16 - 1:19
    ،>> لذا تقوم بضغط هذه المنطقة الصغيرة هنا إلى نصف الحجم
30. 79260 1:19 - 1:23
    .نظرًا لأنك تقوم بتغيير حجم الميزة التي يكمن فيها سطر الصورة
31. 82820 1:23 - 1:24
    حسنًا، ستكمن في موضع مختلف
32. 84300 1:24 - 1:27
    .لكن يكون الفاصل مرتبًا زمنيًا كما سبق
33. 86700 1:27 - 1:27
    ،يتم تغيير حجمها باستخدام الفاصل
34. 87480 1:27 - 1:32
    .لذا لن تكون هناك مبادلة بين هذين المتغيرين المختلفين
35. 91910 1:32 - 1:34
    وماذا عن الانحدار الخطي؟
36. 93760 1:34 - 1:36
    .>> يحدث شيء مماثل في الانحدار الخطي
37. 96250 1:36 - 1:38
    ،تذكر أنه في الانحدار الخطي
38. 97980 1:38 - 1:41
    .كل ميزة من الميزات ستتضمن معاملاً مقترنًا بها
39. 101360 1:41 - 1:44
    .ويكون هذا المعامل وهذه الميزة معًا دومًا
40. 104070 1:44 - 1:46
    ما سيحدث مع الميزة أ لا يؤثر بأي شكل على
41. 106380 1:46 - 1:48
    .معامل الميزة ب
42. 107750 1:48 - 1:49
    .لذا يتم فصلهما بنفس الطريقة
43. 109360 1:49 - 1:54
    ،>> وفي الحقيقة، إذا كان يتعين عليك مضاعفة حجم المتغير الخاص بمتغير محدد
44. 113980 1:54 - 1:56
    .فسيصبح حجم هذه الميزة النصف
45. 115900 1:56 - 1:58
    .وستكون المخرجات مثل ما سبق بالضبط
46. 117750 1:58 - 2:00
    ،لذا من المثير أن نرى ذلك، وبالنسبة لبعض الخوارزميات
47. 120340 2:00 - 2:05
    .يعتبر تغيير الحجم ممكنًا بالفعل إذا أمكنك استخدامه، وبالنسبة لخوارزميات أخرى، لا يمثل مصدر قلق