python خانه پایتون گروه آموزشی برنامه نویسی

آموزش عملی یادگیری ماشین با Python و Scikit-Learn | فصل اول کتاب Hands-On Machine Learning (2026) در این قسمت با اولین گام‌های یادگیری ماشین آشنا می‌شویم و مفهوم مدل خطی (Linear Model)، رگرسیون خطی (Linear Regression) و نحوه پیدا کردن بهترین خط برای پیش‌بینی را بررسی می‌کنیم. در این ویدئو یاد می‌گیریم: 🔹 چگونه داده‌ها به شکل ویژگی‌ها (Features) و مقدار هدف (Target) در اختیار مدل قرار می‌گیرند. 🔹 مفهوم پارامترهای مدل یعنی θ₀ (Intercept) و θ₁ (Slope) و نقش آن‌ها در ساخت معادله خط. 🔹 مفهوم Cost Function (تابع هزینه) و اینکه چگونه مدل تلاش می‌کند خطای پیش‌بینی را کمینه کند. 🔹 تفاوت بین مرحله Training (آموزش مدل) و Prediction (پیش‌بینی). 🔹 اینکه متد مهم fit() در کتابخانه Scikit-Learn در پشت صحنه چگونه پارامترهای مدل را یاد می‌گیرد. 🔹 اینکه الگوریتم چگونه از داده‌های آموزشی به یک مدل قابل استفاده برای داده‌های جدید می‌رسد.