کتاب تکیه بر شواهد تجربی برای ارزیابی عدم قطعیت در جنگل‌های تصادفی و مجموعه‌ها
, ,

کتاب تکیه بر شواهد تجربی برای ارزیابی عدم قطعیت در جنگل‌های تصادفی و مجموعه‌ها

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008709 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 تکیه بر شواهد تجربی برای ارزیابی عدم قطعیت در جنگل‌های تصادفی و مجموعه‌ها

موضوع کلی: یادگیری ماشین و آمار

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر احتمال برای مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی آمار و احتمال برای یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با مفاهیم عدم قطعیت و برآورد
  • 3. مروری بر انواع توزیع‌های آماری
  • 4. مبانی جنگل‌های تصادفی و عملکرد آن‌ها
  • 5. مبانی روش‌های Ensemble Learning
  • 6. مروری بر روش‌های برآورد کلاسیک
  • 7. مفاهیم اساسی احتمال تجربی
  • 8. تابع درست‌نمایی تجربی (Empirical Likelihood) و ویژگی‌های آن
  • 9. کاربردهای درست‌نمایی تجربی در آمار
  • 10. مروری بر روش‌های بوت‌استرپ و مقایسه با درست‌نمایی تجربی
  • 11. معرفی مقاله "Empirical Likelihood for Random Forests and Ensembles"
  • 12. هدف و ساختار مقاله: بررسی و تحلیل
  • 13. الزامات و پیش‌نیازهای ریاضی مقاله
  • 14. داده‌های مورد استفاده در مقاله: بررسی و تحلیل
  • 15. معرفی متغیرهای کلیدی و نمادگذاری‌های مقاله
  • 16. شبیه‌سازی داده‌ها و تنظیمات پارامتری
  • 17. استفاده از درست‌نمایی تجربی برای برآورد پارامترها
  • 18. ساختن بازه‌های اطمینان با استفاده از درست‌نمایی تجربی
  • 19. کاربرد درست‌نمایی تجربی در مدل‌سازی رگرسیون
  • 20. کاربرد درست‌نمایی تجربی برای داده‌های طبقه‌بندی
  • 21. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 22. معرفی معیارهای ارزیابی در رگرسیون
  • 23. معرفی معیارهای ارزیابی در طبقه‌بندی
  • 24. مقایسه درست‌نمایی تجربی با روش‌های دیگر
  • 25. اهمیت کالیبراسیون و بررسی دقت
  • 26. تخمین عدم قطعیت در جنگل‌های تصادفی
  • 27. استفاده از درست‌نمایی تجربی برای جنگل‌های تصادفی
  • 28. بهینه‌سازی پارامترهای جنگل‌های تصادفی
  • 29. بررسی اثر تعداد درختان در جنگل
  • 30. بررسی اثر عمق درختان در جنگل
  • 31. ارزیابی بازه‌های اطمینان در جنگل‌های تصادفی
  • 32. مقایسه بازه‌های اطمینان مبتنی بر درست‌نمایی تجربی و روش‌های دیگر در جنگل‌های تصادفی
  • 33. تخمین عدم قطعیت در مجموعه‌های یادگیری
  • 34. استفاده از درست‌نمایی تجربی برای مجموعه‌ها (Ensembles)
  • 35. ترکیب روش‌های مختلف Ensemble Learning
  • 36. آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های Ensemble
  • 37. مقایسه عملکرد مجموعه‌های مختلف
  • 38. استفاده از درست‌نمایی تجربی برای وزن‌دهی به مدل‌ها
  • 39. ارزیابی عدم قطعیت در مجموعه‌های وزندار
  • 40. کاربرد درست‌نمایی تجربی در مسائل کلاس‌بندی
  • 41. کاربرد درست‌نمایی تجربی در مسائل رگرسیون
  • 42. تفسیر نتایج و تحلیل داده‌ها
  • 43. اهمیت انتخاب مدل مناسب
  • 44. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 45. کاربرد درست‌نمایی تجربی در اعتبارسنجی متقابل
  • 46. بررسی پایداری و صحت نتایج
  • 47. کاربرد درست‌نمایی تجربی برای داده‌های با ابعاد بالا
  • 48. مدیریت و پردازش داده‌های بزرگ
  • 49. چالش‌های مربوط به داده‌های پرت (Outliers) و راه‌حل‌ها
  • 50. پردازش داده‌های گمشده و روش‌های مقابله
  • 51. اثر نویز در داده‌ها و راه‌حل‌های مبتنی بر درست‌نمایی تجربی
  • 52. کاربرد درست‌نمایی تجربی برای داده‌های ناهمگن
  • 53. معرفی و کاربرد روش‌های کاهش ابعاد
  • 54. انتخاب ویژگی‌ها و اهمیت آن در مدل‌سازی
  • 55. نقش اندازه‌های مختلف داده در عملکرد مدل
  • 56. پیاده‌سازی الگوریتم‌های درست‌نمایی تجربی
  • 57. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های مورد نیاز (R, Python)
  • 58. پیاده‌سازی تابع درست‌نمایی تجربی در R
  • 59. پیاده‌سازی تابع درست‌نمایی تجربی در Python
  • 60. پیاده‌سازی جنگل‌های تصادفی در R و Python
  • 61. پیاده‌سازی مجموعه‌های یادگیری در R و Python
  • 62. مثال‌های کاربردی با استفاده از داده‌های واقعی
  • 63. تجزیه و تحلیل داده‌های اقیانوس‌شناسی
  • 64. تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی
  • 65. تجزیه و تحلیل داده‌های مالی
  • 66. تجزیه و تحلیل داده‌های زیست‌شناسی
  • 67. بررسی موارد شکست و محدودیت‌های روش
  • 68. چالش‌های محاسباتی و راه‌حل‌ها
  • 69. بهینه‌سازی کد و سرعت اجرا
  • 70. مقایسه عملکرد با روش‌های دیگر
  • 71. بررسی صحت و دقت نتایج
  • 72. تاثیر اندازه نمونه بر دقت برآورد
  • 73. مطالعه موردی: تشخیص بیماری
  • 74. مطالعه موردی: پیش‌بینی قیمت سهام
  • 75. مطالعه موردی: طبقه‌بندی تصاویر
  • 76. آینده‌ی پژوهش و جهت‌گیری‌های آتی
  • 77. درست‌نمایی تجربی و یادگیری عمیق
  • 78. ادغام درست‌نمایی تجربی و شبکه‌های عصبی
  • 79. کاربرد درست‌نمایی تجربی در یادگیری تقویتی
  • 80. بررسی مسائل اخلاقی و شفافیت در یادگیری ماشین
  • 81. مروری بر ابزارهای تجسم داده‌ها
  • 82. ارائه نتایج و گزارش‌دهی
  • 83. نوشتن مقاله علمی
  • 84. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 85. بازبینی و جمع‌بندی مطالب دوره
  • 86. ارائه پروژه عملی و نمونه‌ها
  • 87. مروری بر سوالات متداول
  • 88. منابع و مراجع
  • 89. معرفی کتابخانه‌های تخصصی
  • 90. آموزش عیب‌یابی و رفع اشکالات
  • 91. نکات مهم برای موفقیت در یادگیری
  • 92. به‌روزرسانی‌ها و پیشرفت‌های اخیر
  • 93. آموزش کار با بسته‌های آماری
  • 94. مدل‌سازی عدم قطعیت در یادگیری ماشین: خلاصه
  • 95. خلاصه دوره و مرور کلی سرفصل‌ها
  • 96. ارزیابی دوره و جمع‌بندی نهایی
  • 97. نقش درست‌نمایی تجربی در ارتقای مدل‌های 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 تکیه بر شواهد تجربی برای ارزیابی عدم قطعیت در جنگل‌های تصادفی و مجموعه‌ها”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا