YouTube

Got a YouTube account?

New: enable viewer-created translations and captions on your YouTube channel!

Arabic subtitles

Confusion Matrix for Eigenfaces - Intro to Machine Learning

Get Embed Code
4 Languages

Showing Revision 3 created 06/09/2016 by Udacity Robot.

  1. عندما يأتي الحديث عن مصفوفات التعارض في سياق مختلف، فإنكم قد تتذكرون
  2. .(ما عرضته عليكم Katie في تحليل المكونات المبدئية (PCA
  3. فإذا أجرينا تحليل الوجوه الذاتية، فإنه يمكننا تحديد سبعة اختلافات بين السياسيين الذكور بيض البشرة من
  4. .George Bush إلى Gerhard Schroeder
  5. ويكون هذا باستخلاص المكونات المبدئية لمجموعة البيانات هذه، ثم إعادة استخدام
  6. .الوجوه الذاتية لإعادة تعيين الأوجه الجديدة للأسماء بهدف تحديد الأشخاص
  7. إذن ما سأفعله الآن هو أنني لن أستعرض
  8. المثال الخاص بتحليل المكونات المبدئية، لذا دعونا نتخلص من تلك الأوجه؛
  9. ولكن بدلاً من ذلك، سأعطيكم مخرجات مثالية
  10. .وسندرسها باستخدام مصفوفات التعارض
  11. لذا Katie كانت رائعة في إجراء تحليل المكونات المبدئية على أوجه هؤلاء السياسيين
  12. والحصول على الميزات الناتجة، ووضعها في جهاز متجهات الدعم
  13. ثم التنقل بين البيانات
  14. .وحساب عدد مرات التنبؤ الصحيح أو التصنيف الخاطئ لهؤلاء الأشخاص
  15. ،وبهدف إرباك الجميع في هذا المثال
  16. اتبعنا التقليد المتمثل في وضع الأسماء الحقيقية، حيث تسميات الفئات الحقيقية
  17. .على اليسار، والأسماء والتسميات المتنبأ بها في الأعلى
  18. لذا، فعلى سبيل المثال، يمثل رقم واحد Donald Rumsfeld على سبيل الحقيقة، ولكن
  19. .على سبيل الخطأ فهو Colin Powell
  20. ،والطريقة التي عرفت بها أنه Colin Powell هي الأسماء نفسها هنا
  21. .من Ariel Sharon إلى Tony Blair، وينطبق ذلك على الأعمدة هنا
  22. .Ariel Sharon على الجانب الأيسر وTony Blair على الجانب الأيمن
  23. .والآن نطرح عليكم بعض الأسئلة
  24. .وأبسطها هو السؤال الأول
  25. أي من هؤلاء السياسيين السبعة الأكثر تكرارًا في مجموعة البيانات لدينا؟