سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب RoBART: استنتاج نیمه‌پارامتری مقاوم برای درخت‌های رگرسیون افزودنی بیزی و تحلیل داده‌های گمشده

کتاب RoBART: استنتاج نیمه‌پارامتری مقاوم برای درخت‌های رگرسیون افزودنی بیزی و تحلیل داده‌های گمشده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 RoBART: استنتاج نیمه‌پارامتری مقاوم برای درخت‌های رگرسیون افزودنی بیزی و تحلیل داده‌های گمشده

موضوع کلی: آمار و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌سازی بیزی و روش‌های درخت تصمیم

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر آمار و یادگیری ماشین
  • 2. انواع یادگیری در ماشین: نظارت‌شده، بی‌نظارت، تقویتی
  • 3. رگرسیون خطی: مفاهیم پایه و فروض
  • 4. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی
  • 5. قضیه بیز و اجزای آن: پیشین، درست‌نمایی، پسین
  • 6. انتخاب توزیع‌های پیشین متداول در مدل‌سازی بیزی
  • 7. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی و نمونه‌برداری از توزیع پسین
  • 8. روش‌های مونت‌کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 9. الگوریتم‌های متداول MCMC: متروپلیس-هاستینگز
  • 10. الگوریتم نمونه‌بردار گیبس و کاربردهای آن
  • 11. بررسی همگرایی زنجیره‌های MCMC و معیارهای تشخیص آن
  • 12. درخت‌های تصمیم برای رگرسیون: اصول و ساختار
  • 13. الگوریتم CART (Classification and Regression Trees)
  • 14. معیارهای تقسیم‌بندی در گره‌های درخت رگرسیون
  • 15. هرس درخت‌های تصمیم برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 16. محدودیت‌ها و چالش‌های درخت‌های تصمیم منفرد
  • 17. مفهوم یادگیری گروهی (Ensemble Learning)
  • 18. روش Bagging و ایده پشت آن
  • 19. جنگل‌های تصادفی (Random Forests): ساختار و عملکرد
  • 20. روش‌های Boosting: گرادیان بوستینگ
  • 21. ترکیب مدل‌های پایه ضعیف برای ساخت مدل‌های قوی‌تر
  • 22. معرفی درخت‌های رگرسیون افزودنی بیزی (BART)
  • 23. BART به عنوان مدل جمع درختان رگرسیون
  • 24. معماری مدل BART: مجموع درختان ناپارامتری
  • 25. فروض پیشین سلسله‌مراتبی بر ساختار درختان در BART
  • 26. فروض پیشین بر روی مقادیر برگ‌های درختان در BART
  • 27. فروض پیشین بر واریانس خطا (توزیع نرمال) در BART
  • 28. الگوریتم MCMC برای استنتاج پسین در BART
  • 29. گام‌های نمونه‌برداری از ساختار درختان (Tree Proposal)
  • 30. نمونه‌برداری از مقادیر برگ‌ها در هر تکرار MCMC
  • 31. نمونه‌برداری از واریانس خطا در مدل BART
  • 32. پیاده‌سازی BART در R/Python: پکیج `BART` و `dbarts`
  • 33. تفسیر نتایج مدل BART و اهمیت متغیرها
  • 34. توابع پاسخ جزئی (Partial Dependence Plots) در BART
  • 35. مزایا و قدرت پیش‌بینی مدل BART
  • 36. محدودیت‌های BART کلاسیک: فروض توزیعی
  • 37. کاربردهای BART در مسائل رگرسیون پیوسته
  • 38. BART برای مسائل دسته‌بندی (Classification BART)
  • 39. مدل‌های پارامتری در مقابل ناپارامتری: تعاریف و تفاوت‌ها
  • 40. مقدمه‌ای بر مدل‌های نیمه‌پارامتری
  • 41. مزایای مدل‌های نیمه‌پارامتری در انعطاف‌پذیری و تفسیرپذیری
  • 42. اجزای پارامتری: مدل‌های خطی و خطی تعمیم‌یافته
  • 43. اجزای ناپارامتری: توابع هموارسازی و درختان
  • 44. مثال‌هایی از مدل‌های نیمه‌پارامتری در عمل
  • 45. ترکیب BART با اجزای خطی صریح
  • 46. استنتاج در مدل‌های نیمه‌پارامتری بیزی
  • 47. اهمیت انتخاب مناسب اجزای پارامتری و ناپارامتری
  • 48. مفهوم مقاومت (Robustness) در آمار و یادگیری ماشین
  • 49. داده‌های پرت (Outliers) و تأثیر آن‌ها بر استنتاج
  • 50. انواع داده‌های پرت: در متغیر پاسخ و متغیرهای پیش‌بین
  • 51. فروض توزیعی مدل و تأثیر عدم پایبندی به آن‌ها
  • 52. تخمین‌گرهای مقاوم: میانگین بریده، میانه
  • 53. توزیع‌های خطای مقاوم: توزیع t استیودنت
  • 54. نقش پارامتر آزادی (Degrees of Freedom) در توزیع t
  • 55. توابع زیان مقاوم (Robust Loss Functions)
  • 56. رگرسیون مقاوم: رگرسیون M-استیمیتور
  • 57. تشخیص داده‌های پرت و نقاط با اهرم بالا (Leverage Points)
  • 58. معیارهای تأثیر (Influence Measures) برای شناسایی نقاط مشکل‌ساز
  • 59. روش‌های مقیاس‌گذاری مقاوم در آمار
  • 60. معرفی RoBART: استنتاج نیمه‌پارامتری مقاوم برای BART
  • 61. انگیزه توسعه RoBART: غلبه بر حساسیت BART به داده‌های پرت
  • 62. مدل خطای مقاوم در RoBART: جایگزینی نرمال با توزیع t استیودنت
  • 63. استنتاج بیزی برای پارامتر آزادی توزیع t در RoBART
  • 64. ترکیب جزء پارامتری (اثرات خطی) با مدل BART در RoBART
  • 65. تعریف و فرمول‌بندی مدل نیمه‌پارامتری RoBART
  • 66. الگوریتم MCMC توسعه‌یافته برای استنتاج RoBART
  • 67. گام‌های نمونه‌برداری مختص به پارامتر آزادی در MCMC
  • 68. گام‌های نمونه‌برداری مختص به ضرایب جزء پارامتری
  • 69. پیاده‌سازی RoBART: جزئیات فنی و ملاحظات محاسباتی
  • 70. مقایسه عملکرد RoBART با BART استاندارد در حضور داده‌های پرت
  • 71. مطالعه موارد کاربردی برای نشان دادن مقاومت RoBART
  • 72. مزایای RoBART در تحلیل داده‌های پیچیده و نویزی
  • 73. تحلیل حساسیت به فروض پیشین در مدل RoBART
  • 74. مقدمه‌ای بر داده‌های گمشده و اهمیت تحلیل آن‌ها
  • 75. مکانیزم‌های داده‌های گمشده: MCAR, MAR, MNAR
  • 76. تأثیر داده‌های گمشده بر سوگیری و کارایی تخمین‌ها
  • 77. روش‌های حذف (Deletion Methods): حذف فهرست و حذف جفتی
  • 78. روش‌های ساده جایگزینی (Imputation): میانگین، میانه، مُد
  • 79. جایگزینی چندگانه (Multiple Imputation) و ایده مرکزی آن
  • 80. زنجیره‌های مارکوف مونت‌کارلو برای جایگزینی چندگانه
  • 81. مدل‌های جایگزینی برای داده‌های پیوسته و گسسته
  • 82. استفاده از مدل‌های رگرسیونی برای جایگزینی داده‌ها
  • 83. ارزیابی کیفیت جایگزینی و تشخیص سوگیری
  • 84. ادغام RoBART با چارچوب جایگزینی چندگانه
  • 85. RoBART به عنوان مدل جایگزین‌کننده (Imputer) قدرتمند
  • 86. استنتاج توزیع پسین برای داده‌های گمشده با استفاده از RoBART
  • 87. الگوریتم MCMC برای جایگزینی داده‌های گمشده با RoBART
  • 88. ملاحظات محاسباتی در جایگزینی داده‌های گمشده با RoBART
  • 89. مزایای رویکرد RoBART برای تحلیل داده‌های گمشده (Robust Imputation)
  • 90. مقایسه RoBART به عنوان جایگزین‌کننده با سایر روش‌های پیشرفته
  • 91. سناریوهای عملی استفاده از RoBART در داده‌های گمشده
  • 92. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: R-squared, MAE, RMSE
  • 93. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) و بوت‌استرپ در ارزیابی مدل
  • 94. معیارهای ارزیابی مدل‌های بیزی: DIC, WAIC, LOO-CV
  • 95. مصورسازی نتایج و پارامترهای مدل RoBART
  • 96. مقایسه RoBART با سایر مدل‌های مقاوم و نیمه‌پارامتری پیشرفته
  • 97. چالش‌ها و محدودیت‌های کنونی RoBART و زمینه‌های بهبود
  • 98. RoBART برای داده‌های طولی و پانل: توسعه و کاربرد
  • 99. مروری بر نرم‌افزارهای تخصصی و ابزارهای مرتبط با RoBART
  • 100. جهت‌گیری‌های آینده در توسعه RoBART و مدل‌های مشابه

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.