کتاب تخمین تعداد حقیقی مؤلفه‌های اصلی در طرح تصادفی: روش‌های داده‌محور و کاربردها
, ,

کتاب تخمین تعداد حقیقی مؤلفه‌های اصلی در طرح تصادفی: روش‌های داده‌محور و کاربردها

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008863 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 تخمین تعداد حقیقی مؤلفه‌های اصلی در طرح تصادفی: روش‌های داده‌محور و کاربردها

موضوع کلی: تحلیل داده‌های با ابعاد بالا و کاهش ابعاد

موضوع میانی: تعیین تعداد مؤلفه‌های اصلی در تحلیل مؤلفه‌های اصلی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 2. مفاهیم اولیه: واریانس، کوواریانس و ماتریس کوواریانس
  • 3. فضای ویژگی‌ها و کاهش ابعاد
  • 4. کاربرد PCA در کاهش ابعاد داده‌ها
  • 5. معرفی مؤلفه‌های اصلی (PCs)
  • 6. محاسبه PCs: مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
  • 7. تفسیر مقادیر ویژه و نسبت واریانس تبیین‌شده
  • 8. اهمیت واریانس تبیین‌شده در انتخاب تعداد PCs
  • 9. مسئله انتخاب تعداد مناسب PCs
  • 10. طرح‌های داده: طرح ثابت و طرح تصادفی
  • 11. مروری بر طرح تصادفی در PCA
  • 12. آشنایی با مقاله "Estimating the true number of principal components under the random design"
  • 13. هدف اصلی مقاله و اهمیت آن
  • 14. معرفی مدل‌های آماری برای داده‌های با ابعاد بالا
  • 15. توزیع‌های آماری مرتبط با PCA: توزیع کای-دو و توزیع ویشارت
  • 16. آزمون فرضیه برای تعیین تعداد PCs
  • 17. معرفی روش‌های داده‌محور برای تخمین تعداد PCs
  • 18. روش‌های مبتنی بر نسبت واریانس (Variance Ratio)
  • 19. روش Scree Plot و تفسیر آن
  • 20. روش Kaiser's Rule و محدودیت‌های آن
  • 21. روش مبتنی بر تحلیل داده‌های تصادفی (Random Data Analysis)
  • 22. نویز و سیگنال در داده‌های با ابعاد بالا
  • 23. مدل‌های نویز در PCA
  • 24. اثر نویز بر تخمین تعداد PCs
  • 25. روش‌های مبتنی بر اطلاعات متقاطع (Cross-Validation)
  • 26. Cross-Validation در انتخاب تعداد PCs
  • 27. مقایسه روش‌های مختلف تخمین تعداد PCs
  • 28. معیارهای ارزیابی عملکرد روش‌های تخمین
  • 29. کاربرد معیار BIC (Bayesian Information Criterion)
  • 30. کاربرد معیار AIC (Akaike Information Criterion)
  • 31. تخمین تعداد PCs با استفاده از روش‌های مبتنی بر اطلاعات
  • 32. روش‌های مبتنی بر ساختار کوواریانس
  • 33. نقش ساختار کوواریانس در تخمین تعداد PCs
  • 34. کاربرد روش‌های مبتنی بر ساختار کوواریانس
  • 35. روش‌های مبتنی بر ماتریس‌های تودرتو (Nested Matrix)
  • 36. تحلیل تأثیر ابعاد داده بر تخمین تعداد PCs
  • 37. تأثیر اندازه نمونه بر تخمین تعداد PCs
  • 38. بررسی شرایط لازم برای استفاده از روش‌های مختلف
  • 39. مقایسه روش‌های مختلف در طرح‌های تصادفی و ثابت
  • 40. معرفی روش‌های مبتنی بر Bootstrap
  • 41. Bootstrap در تخمین تعداد PCs
  • 42. مزایا و معایب روش‌های Bootstrap
  • 43. بررسی رفتار روش‌های مختلف در شرایط مختلف داده‌ها
  • 44. تأثیر داده‌های پرت (Outliers) بر تخمین تعداد PCs
  • 45. بررسی روش‌های مقاوم در برابر داده‌های پرت
  • 46. تحلیل حساسیت روش‌ها به تغییرات پارامترها
  • 47. کاربرد PCA در پردازش سیگنال
  • 48. کاربرد PCA در تشخیص الگو
  • 49. کاربرد PCA در یادگیری ماشین
  • 50. کاربرد PCA در فشرده‌سازی داده‌ها
  • 51. کاربرد PCA در تصویربرداری پزشکی
  • 52. کاربرد PCA در بیوانفورماتیک
  • 53. کاربرد PCA در علوم اعصاب
  • 54. کاربرد PCA در اقتصاد
  • 55. کاربرد PCA در علوم اجتماعی
  • 56. کاربرد PCA در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 57. معرفی نرم‌افزارهای تحلیل PCA: R، Python و MATLAB
  • 58. آموزش استفاده از کتابخانه‌های PCA در Python (scikit-learn)
  • 59. آموزش استفاده از کتابخانه‌های PCA در R
  • 60. آموزش استفاده از کتابخانه‌های PCA در MATLAB
  • 61. پیاده‌سازی PCA از ابتدا در Python
  • 62. پیاده‌سازی PCA از ابتدا در R
  • 63. پیاده‌سازی PCA از ابتدا در MATLAB
  • 64. بررسی پیچیدگی محاسباتی روش‌های مختلف
  • 65. بهینه‌سازی محاسبات PCA برای داده‌های حجیم
  • 66. معرفی الگوریتم‌های سریع PCA
  • 67. تحلیل داده‌های واقعی با استفاده از روش‌های مختلف
  • 68. گام‌های عملی برای انجام تحلیل PCA
  • 69. انتخاب بهترین روش تخمین تعداد PCs برای داده‌های خاص
  • 70. تفسیر نتایج تحلیل PCA
  • 71. ارتباط PCA با سایر روش‌های کاهش ابعاد (مانند t-SNE و UMAP)
  • 72. مقایسه PCA با سایر روش‌های کاهش ابعاد
  • 73. محدودیت‌های PCA
  • 74. آینده PCA و تحقیقات آتی
  • 75. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های تصویربرداری مغزی با PCA
  • 76. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های ژنتیکی با PCA
  • 77. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های مالی با PCA
  • 78. تمرین عملی: تخمین تعداد PCs در مجموعه‌داده‌های مختلف
  • 79. تمرین عملی: پیاده‌سازی و مقایسه روش‌های مختلف تخمین
  • 80. بحث و تبادل نظر: چالش‌ها و راه‌حل‌ها در تحلیل PCA
  • 81. مسائل پیشرفته در PCA: PCA غیرخطی
  • 82. معرفی Kernel PCA
  • 83. مفاهیم اساسی در PCA غیرخطی
  • 84. مقایسه PCA خطی و غیرخطی
  • 85. کاربرد PCA در خوشه بندی
  • 86. ارتباط PCA با تحلیل خوشه‌ای
  • 87. انتخاب ویژگی‌ها با استفاده از PCA
  • 88. بررسی تأثیر پیش‌پردازش داده‌ها بر نتایج PCA
  • 89. مقایسه روش‌های مختلف پیش‌پردازش
  • 90. فیلتر کردن نویز با استفاده از PCA
  • 91. PCA برای داده‌های با مقیاس‌های مختلف
  • 92. تحلیل حساسیت به پارامترهای مختلف در PCA
  • 93. داده‌های گمشده و راهکارهای PCA
  • 94. بررسی رویکردهای مبتنی بر یادگیری عمیق در PCA
  • 95. مروری بر مقالات تحقیقاتی مرتبط با PCA
  • 96. نکات کلیدی و خلاصه‌سازی مطالب دوره
  • 97. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 98. معرفی منابع و مراجع
  • 99. پرسش و پاسخ و رفع اشکال
  • 100. ارائه گواهی پایان دوره

📚 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 تخمین تعداد حقیقی مؤلفه‌های اصلی در طرح تصادفی: روش‌های داده‌محور و کاربردها”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا