کتاب آموزش مدل حداکثر امتیاز برای طبقه بندی دودویی با برنامه ریزی خطی: رویکردی نوآورانه
, ,

کتاب آموزش مدل حداکثر امتیاز برای طبقه بندی دودویی با برنامه ریزی خطی: رویکردی نوآورانه

تومان249,950

انتخاب پلن

شناسه محصول: SuperCourse-0000017679 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب آموزش مدل حداکثر امتیاز برای طبقه بندی دودویی با برنامه ریزی خطی: رویکردی نوآورانه

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: طبقه بندی با داده های گسسته و پیوسته

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
  • 2. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 3. مفاهیم پایه ای یادگیری تحت نظارت
  • 4. مسئله طبقه بندی: تعریف و اهمیت
  • 5. داده ها در یادگیری ماشین: ویژگی ها، برچسب ها و انواع داده
  • 6. پیش پردازش داده ها: پاکسازی و تکمیل
  • 7. مهندسی ویژگی: انتخاب و ایجاد ویژگی
  • 8. مقیاس بندی ویژگی ها: نرمال سازی و استانداردسازی
  • 9. تقسیم داده ها: مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 10. معیار ارزیابی مدل های طبقه بندی: دقت (Accuracy)
  • 11. معیار ارزیابی مدل های طبقه بندی: ماتریس درهم ریختگی (Confusion Matrix)
  • 12. معیار ارزیابی مدل های طبقه بندی: صحت (Precision) و بازیابی (Recall)
  • 13. معیار ارزیابی مدل های طبقه بندی: امتیاز F1
  • 14. منحنی ROC و مساحت زیر منحنی (AUC)
  • 15. بیش برازش (Overfitting) و کم برازش (Underfitting)
  • 16. مقدمه ای بر مسائل بهینه سازی
  • 17. اجزای یک مسئله بهینه سازی: تابع هدف، متغیرها، قیود
  • 18. بهینه سازی خطی در مقابل غیرخطی
  • 19. تعریف برنامه ریزی خطی (Linear Programming)
  • 20. فرم استاندارد مسائل برنامه ریزی خطی
  • 21. متغیرهای تصمیم، تابع هدف و قیود در LP
  • 22. ناحیه شدنی (Feasible Region) و جواب بهینه
  • 23. روش ترسیمی برای حل مسائل LP (دو متغیره)
  • 24. مقدمه ای بر الگوریتم سیمپلکس (Simplex Algorithm)
  • 25. مفاهیم پایه ای دوگانگی در LP (Duality)
  • 26. حساسیت سنجی در برنامه ریزی خطی
  • 27. نرم افزارهای حل کننده LP (Solvers): معرفی
  • 28. کتابخانه های برنامه نویسی برای LP (مانند PuLP در پایتون)
  • 29. مثال های کاربردی ساده از برنامه ریزی خطی
  • 30. چالش های عملی در برنامه ریزی خطی
  • 31. طبقه بندی دودویی: یادآوری و مرور
  • 32. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression): اصول
  • 33. تابع سیگموئید و تفسیر احتمال
  • 34. تابع هزینه در رگرسیون لجستیک (Cross-Entropy)
  • 35. بهینه سازی رگرسیون لجستیک با گرادیان کاهشی
  • 36. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine – SVM): معرفی
  • 37. مفهوم حاشیه (Margin) در SVM
  • 38. SVM با هسته خطی (Linear Kernel SVM)
  • 39. تابع زیان Hinge در SVM
  • 40. مقایسه کلی مدل های طبقه بندی: رگرسیون لجستیک و SVM
  • 41. معرفی مدل حداکثر امتیاز (Maximum Score Model – MSM)
  • 42. انگیزه برای مدل حداکثر امتیاز: حداکثرسازی مستقیم صحت
  • 43. تفاوت MSM با مدل های مبتنی بر احتمال یا حاشیه
  • 44. تابع علامت (Sign Function) و کاربرد آن در MSM
  • 45. تعریف "امتیاز" در مدل حداکثر امتیاز
  • 46. فرمول اولیه تابع هدف MSM (جمع توابع علامت)
  • 47. چالش های بهینه سازی مستقیم تابع هدف MSM (ناپیوستگی و ناهمواری)
  • 48. تبدیل مسئله MSM به یک مسئله برنامه ریزی خطی: ایده اصلی
  • 49. معرفی متغیرهای کمکی (Slack Variables) برای خطی سازی
  • 50. خطی سازی تابع علامت: گام به گام
  • 51. بازنویسی شرط طبقه بندی صحیح با استفاده از متغیرهای کمکی
  • 52. تدوین تابع هدف LP برای مدل حداکثر امتیاز
  • 53. تدوین قیود LP برای طبقه بندی صحیح نمونه های مثبت
  • 54. تدوین قیود LP برای طبقه بندی صحیح نمونه های منفی
  • 55. مدیریت جمله عرض از مبدا (Intercept) در فرمولاسیون LP
  • 56. فرمولاسیون کامل برنامه ریزی خطی مدل حداکثر امتیاز (بخش اول)
  • 57. فرمولاسیون کامل برنامه ریزی خطی مدل حداکثر امتیاز (بخش دوم)
  • 58. تفسیر متغیرهای تصمیم در LP مدل حداکثر امتیاز
  • 59. معنای قیود در فرمولاسیون LP مدل حداکثر امتیاز
  • 60. اهمیت انتخاب درست متغیرهای کمکی
  • 61. تحلیل رفتار مدل در مرز تصمیم (Decision Boundary)
  • 62. مقایسه هندسی MSM با SVM (بر اساس مرز تصمیم)
  • 63. مقایسه هندسی MSM با رگرسیون لجستیک
  • 64. تحلیل حساسیت پارامترها در مدل حداکثر امتیاز (بر پایه LP)
  • 65. استنتاج آماری و مدل حداکثر امتیاز (مقدماتی)
  • 66. مدل حداکثر امتیاز برای داده های ناهمگن
  • 67. تأثیر نقاط پرت (Outliers) بر مدل حداکثر امتیاز
  • 68. مقاومت (Robustness) مدل حداکثر امتیاز
  • 69. تعمیم MSM به مسائل غیردودویی (یادآوری چالش ها)
  • 70. مزایای اصلی مدل حداکثر امتیاز
  • 71. محدودیت های ذاتی مدل حداکثر امتیاز
  • 72. پیشینه تاریخی و توسعه مدل های حداکثر امتیاز
  • 73. ارتباط MSM با توابع زیان صفر-یک (0-1 Loss)
  • 74. انتخاب بهترین ضریب برای متغیرهای کمکی (M بزرگ)
  • 75. تفاوت بین Soft Margin و Maximum Score (در LP)
  • 76. آماده سازی داده ها برای پیاده سازی MSM-LP
  • 77. انتخاب و نصب کتابخانه های LP در پایتون (مثال PuLP)
  • 78. گام به گام: تعریف متغیرهای تصمیم در PuLP
  • 79. گام به گام: تعریف تابع هدف در PuLP
  • 80. گام به گام: تعریف قیود در PuLP
  • 81. حل مدل LP و استخراج نتایج (وزن ها و عرض از مبدا)
  • 82. پیش بینی با مدل آموزش دیده حداکثر امتیاز
  • 83. ارزیابی عملکرد مدل حداکثر امتیاز با معیارهای مختلف
  • 84. مطالعه موردی ۱: پیاده سازی MSM-LP برای یک مجموعه داده ساده
  • 85. مطالعه موردی ۲: تحلیل نتایج و تنظیم مدل
  • 86. تحلیل پیچیدگی محاسباتی MSM-LP
  • 87. راهکارهای بهبود کارایی برای داده های بزرگ
  • 88. تکنیک های اعتبارسنجی متقابل برای MSM-LP
  • 89. اضافه کردن regularization به MSM (مفهوم رگولاریزاسیون L1/L2)
  • 90. فرمولاسیون LP برای MSM رگولاریزه شده (با مثال L1)
  • 91. انتخاب هایپرپارامترها در MSM (در صورت وجود)
  • 92. تفسیر ضرایب (Coefficients) در مدل حداکثر امتیاز
  • 93. مقایسه عملی MSM با رگرسیون لجستیک و SVM در پایتون
  • 94. سناریوهای مناسب برای استفاده از مدل حداکثر امتیاز
  • 95. محدودیت های عملی و چالش های پیاده سازی MSM
  • 96. مدل های ترکیبی با ایده حداکثر امتیاز
  • 97. تحقیقات جاری و جهت گیری های آینده در MSM
  • 98. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل های طبقه بندی
  • 99. مروری بر نکات کلیدی و جمع بندی دوره
  • 100. منابع تکمیلی و گام های بعدی برای یادگیری عمیق تر

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب آموزش مدل حداکثر امتیاز برای طبقه بندی دودویی با برنامه ریزی خطی: رویکردی نوآورانه”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا