کتاب الگوریتم‌های طبقه‌بندی: decision tree و support vector machine
, ,

کتاب الگوریتم‌های طبقه‌بندی: decision tree و support vector machine

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000004885 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 الگوریتم‌های طبقه‌بندی: decision tree و support vector machine

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی و پیش‌نیازها:
  • 2. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی و اهمیت الگوریتم‌ها
  • 3. مروری بر زبان‌های برنامه‌نویسی مناسب برای یادگیری (پایتون، R)
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه (IDE) و کتابخانه‌های مورد نیاز
  • 5. مفاهیم اولیه الگوریتم: ورودی، خروجی، مراحل
  • 6. آشنایی با انواع داده‌ها و ساختارهای داده‌ای اولیه
  • 7. مروری بر مفاهیم ریاضی مورد نیاز (جبر خطی، آمار)
  • 8. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و انواع آن
  • 9. آشنایی با مفاهیم طبقه‌بندی (Classification)
  • 10. معرفی مجموعه داده‌ها و نحوه آماده‌سازی داده‌ها
  • 11. اصول ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
  • 12. Decision Tree:
  • 13. مقدمه‌ای بر درخت تصمیم (Decision Tree)
  • 14. ساختار و اجزای درخت تصمیم: گره، شاخه، برگ
  • 15. الگوریتم‌های ساخت درخت تصمیم: ID3, C4.5, CART
  • 16. انتخاب ویژگی‌ها برای تقسیم (Split) در درخت تصمیم
  • 17. مفاهیم Entropy و Information Gain
  • 18. مفاهیم Gini Impurity و نحوه محاسبه آن
  • 19. Overfitting و راه‌های مقابله با آن (Pruning)
  • 20. تنظیم پارامترهای درخت تصمیم (Max Depth, Min Samples Split)
  • 21. پیاده‌سازی درخت تصمیم از صفر (مفاهیم کلیدی)
  • 22. پیاده‌سازی درخت تصمیم با استفاده از کتابخانه‌ها (scikit-learn)
  • 23. تجسم (Visualization) درخت تصمیم و تفسیر آن
  • 24. مزایا و معایب درخت تصمیم
  • 25. کاربردهای درخت تصمیم در دنیای واقعی
  • 26. تکنیک‌های Boosting با استفاده از درخت تصمیم (Gradient Boosting, AdaBoost)
  • 27. مقدمه‌ای بر Random Forest
  • 28. پیاده‌سازی Random Forest با استفاده از کتابخانه‌ها
  • 29. Support Vector Machine:
  • 30. مقدمه‌ای بر ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine – SVM)
  • 31. مفاهیم Margin و Hyperplane
  • 32. بهینه‌سازی حداکثر Margin
  • 33. نقش بردار پشتیبان (Support Vectors)
  • 34. دسته‌بندی خطی با SVM
  • 35. Soft Margin و مفهوم C (Regularization parameter)
  • 36. پیاده‌سازی SVM خطی با استفاده از کتابخانه‌ها
  • 37. تکنیک Kernel Trick و مفهوم آن
  • 38. Kernel‌های پرکاربرد (RBF, Polynomial, Sigmoid)
  • 39. پیاده‌سازی SVM با Kernel‌های مختلف
  • 40. تنظیم پارامترهای SVM (C, Kernel, Gamma)
  • 41. SVM برای دسته‌بندی داده‌های غیرخطی
  • 42. مزایا و معایب SVM
  • 43. کاربردهای SVM در دنیای واقعی
  • 44. مدل‌های چند کلاسی در SVM
  • 45. تفسیر نتایج SVM
  • 46. بهینه‌سازی SVM (Grid Search, Cross-Validation)
  • 47. مقایسه عملکرد SVM با درخت تصمیم
  • 48. مقایسه و ترکیب:
  • 49. مقایسه درخت تصمیم و SVM
  • 50. انتخاب مدل مناسب بر اساس نوع داده و مسئله
  • 51. ترکیب درخت تصمیم و SVM برای بهبود عملکرد
  • 52. بررسی داده‌های نامتعادل و راه‌های مقابله با آن
  • 53. روش‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 54. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 55. تکنیک‌های Regularization
  • 56. بررسی عملکرد مدل‌ها با استفاده از منحنی ROC
  • 57. بررسی و رفع خطاهای مدل (Debugging)
  • 58. نکات عملی در استفاده از مدل‌ها در دنیای واقعی
  • 59. مباحث پیشرفته و تکمیلی:
  • 60. مقدمه‌ای بر Bayesian Decision Tree
  • 61. مقدمه‌ای بر Decision Tree با استفاده از داده‌های Streaming
  • 62. مقدمه‌ای بر Online SVM
  • 63. مقدمه‌ای بر SVM با داده‌های بزرگ
  • 64. استفاده از کتابخانه‌های مختلف برای پیاده‌سازی
  • 65. بهینه‌سازی کدها و افزایش سرعت اجرا
  • 66. مقدمه‌ای بر Deep Learning و ارتباط آن با درخت تصمیم و SVM
  • 67. بررسی آخرین مقالات و تحقیقات در زمینه
  • 68. معرفی ابزارهای تجسم داده‌های پیشرفته
  • 69. بهبود دقت مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های مختلف
  • 70. آشنایی با مفهوم Interpretability در مدل‌ها
  • 71. اهمیت انتخاب مدل مناسب برای هر مسئله
  • 72. نقش داده‌ها در بهبود عملکرد مدل‌ها
  • 73. مقدمه‌ای بر AutoML و کاربرد آن در این حوزه
  • 74. آینده الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 75. مطالعه موردی: تحلیل و پیش‌بینی با استفاده از این الگوریتم‌ها
  • 76. مطالعه موردی: تشخیص تقلب با استفاده از این الگوریتم‌ها
  • 77. مطالعه موردی: طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از این الگوریتم‌ها
  • 78. مطالعه موردی: تحلیل احساسات با استفاده از این الگوریتم‌ها
  • 79. مدل‌سازی خطای طبقه‌بندی
  • 80. ارتباط با سایر تکنیک‌های یادگیری ماشین (مانند Clustering)
  • 81. مباحث مربوط به امنیت و حریم خصوصی در داده‌ها
  • 82. بهبود عملکرد مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های Feature Engineering
  • 83. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 84. بررسی انواع روش‌های Cross-Validation
  • 85. استفاده از تکنیک‌های Model Selection
  • 86. اهمیت Bias-Variance Tradeoff در مدل‌سازی
  • 87. ارتباط یادگیری ماشین با هوش مصنوعی
  • 88. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردها
  • 89. ارتباط با مهندسی نرم‌افزار و معماری سیستم‌ها
  • 90. اهمیت مستندسازی کد و مدل‌ها
  • 91. معرفی کتابخانه‌های تخصصی برای داده‌های حجیم
  • 92. آشنایی با چارچوب‌های آموزش توزیع شده
  • 93. معرفی ابزارهای مدیریت نسخه و همکاری تیمی
  • 94. نقش تست‌زنی در توسعه مدل‌ها
  • 95. مقدمه‌ای بر Deploy کردن مدل‌ها
  • 96. اصول اخلاقی در استفاده از یادگیری ماشین
  • 97. آشنایی با مفهوم Fairness در مدل‌سازی
  • 98. نحوه ارائه و انتشار نتایج
  • 99. آشنایی با پلتفرم‌های ابری و کاربرد آن‌ها
  • 100. بررسی چالش‌های پیش روی یادگیری ماشین

📚 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 الگوریتم‌های طبقه‌بندی: decision tree و support vector machine”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا