سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل عاملی مدرن برای داده‌های بزرگ: تکنیک‌های PCA وزن‌دار و تطبیقی

کتاب تحلیل عاملی مدرن برای داده‌های بزرگ: تکنیک‌های PCA وزن‌دار و تطبیقی

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 تحلیل عاملی مدرن برای داده‌های بزرگ: تکنیک‌های PCA وزن‌دار و تطبیقی

موضوع کلی: تحلیل داده‌های چندبُعدی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های عاملی و کاهش ابعاد پیشرفته

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی تحلیل داده‌های چندبُعدی
  • 2. مروری بر روش‌های کاهش ابعاد
  • 3. مفهوم تحلیل عاملی و کاربردهای آن
  • 4. ماتریس کوواریانس و اهمیت آن
  • 5. مقادیر ویژه و بردارهای ویژه در تحلیل داده
  • 6. مبانی PCA: Principal Component Analysis
  • 7. محاسبه مولفه‌های اصلی
  • 8. تفسیر مولفه‌های اصلی
  • 9. محدودیت‌های PCA سنتی
  • 10. مقدمه‌ای بر Weighted PCA
  • 11. انگیزه‌های استفاده از وزن‌دهی در PCA
  • 12. انواع مختلف وزن‌دهی در PCA
  • 13. انتخاب وزن‌های مناسب: معیارها و روش‌ها
  • 14. تأثیر وزن‌دهی بر مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
  • 15. محاسبه Weighted PCA: الگوریتم‌ها و پیاده‌سازی
  • 16. ماتریس وزن و نقش آن در Weighted PCA
  • 17. نرمال‌سازی داده‌ها برای Weighted PCA
  • 18. مقایسه PCA و Weighted PCA: تفاوت‌ها و شباهت‌ها
  • 19. انتخاب بین PCA و Weighted PCA: راهنما
  • 20. ارزیابی عملکرد Weighted PCA: معیارها و روش‌ها
  • 21. Cross-validation در Weighted PCA
  • 22. تحلیل حساسیت در Weighted PCA
  • 23. Weighted PCA برای داده‌های با ابعاد بزرگ
  • 24. چالش‌های محاسباتی در داده‌های بزرگ
  • 25. تکنیک‌های بهینه‌سازی برای Weighted PCA در داده‌های بزرگ
  • 26. Sparse PCA و ارتباط آن با Weighted PCA
  • 27. Regularization در Weighted PCA
  • 28. کاربردهای Weighted PCA در داده‌های مالی
  • 29. کاربردهای Weighted PCA در داده‌های ژنومیک
  • 30. کاربردهای Weighted PCA در پردازش تصویر
  • 31. کاربردهای Weighted PCA در تحلیل متن
  • 32. Weighted PCA برای داده‌های سری زمانی
  • 33. تحلیل روند با استفاده از Weighted PCA
  • 34. Weighted PCA و مدیریت ریسک
  • 35. Weighted PCA در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 36. پیاده‌سازی Weighted PCA در Python
  • 37. استفاده از کتابخانه‌های NumPy و SciPy
  • 38. پیاده‌سازی Weighted PCA در R
  • 39. استفاده از کتابخانه‌های stats و eigen
  • 40. مقایسه کتابخانه‌های مختلف برای Weighted PCA
  • 41. بهینه‌سازی کد Weighted PCA برای عملکرد بهتر
  • 42. Weighted PCA و داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 43. روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده
  • 44. تأثیر داده‌های گمشده بر نتایج Weighted PCA
  • 45. Weighted PCA و داده‌های پرت (Outliers)
  • 46. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 47. تأثیر داده‌های پرت بر نتایج Weighted PCA
  • 48. Weighted PCA و خوشه‌بندی (Clustering)
  • 49. ترکیب Weighted PCA با الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 50. کاربردهای Weighted PCA در پیش‌پردازش داده‌ها برای خوشه‌بندی
  • 51. Weighted PCA و رگرسیون (Regression)
  • 52. ترکیب Weighted PCA با مدل‌های رگرسیون
  • 53. کاربردهای Weighted PCA در کاهش ابعاد برای رگرسیون
  • 54. Weighted PCA و طبقه‌بندی (Classification)
  • 55. ترکیب Weighted PCA با الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 56. کاربردهای Weighted PCA در کاهش ابعاد برای طبقه‌بندی
  • 57. Large-dimensional Factor Analysis: مبانی
  • 58. ارتباط Large-dimensional Factor Analysis با PCA
  • 59. مدل‌های عاملی برای داده‌های بزرگ
  • 60. تخمین پارامترها در Large-dimensional Factor Analysis
  • 61. محدودیت‌های Large-dimensional Factor Analysis سنتی
  • 62. Weighted PCA به عنوان یک روش برای Large-dimensional Factor Analysis
  • 63. مزایای استفاده از Weighted PCA در Large-dimensional Factor Analysis
  • 64. روش‌های بهبود Weighted PCA برای Large-dimensional Factor Analysis
  • 65. Sparse Factor Analysis و ارتباط آن با Weighted PCA
  • 66. Rotational Invariance در Large-dimensional Factor Analysis
  • 67. انتخاب تعداد عوامل (Factors) مناسب
  • 68. معیارهای انتخاب تعداد عوامل
  • 69. روش‌های Cross-validation برای انتخاب تعداد عوامل
  • 70. Regularized Factor Analysis
  • 71. Bayesian Factor Analysis
  • 72. Dynamic Factor Models
  • 73. Factor Models with Time-Varying Loadings
  • 74. Factor Models for Mixed Data Types
  • 75. Factor Models for Non-Gaussian Data
  • 76. Factor Models with Non-Linearity
  • 77. Large-dimensional Factor Analysis در داده‌های مالی
  • 78. Large-dimensional Factor Analysis در داده‌های زیستی
  • 79. Large-dimensional Factor Analysis در داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 80. Large-dimensional Factor Analysis در داده‌های اینترنت اشیا (IoT)
  • 81. Weighted PCA و Large-dimensional Factor Analysis: یکپارچه‌سازی
  • 82. تکنیک‌های ترکیبی Weighted PCA و Large-dimensional Factor Analysis
  • 83. مزایای ترکیب این دو روش
  • 84. چالش‌های ترکیب این دو روش
  • 85. مقایسه روش‌های مختلف Large-dimensional Factor Analysis
  • 86. ارزیابی عملکرد مدل‌های عاملی در داده‌های بزرگ
  • 87. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل‌های عاملی
  • 88. معیارهای ارزیابی مدل‌های عاملی
  • 89. تفسیر عوامل در Large-dimensional Factor Analysis
  • 90. Visualisation نتایج Large-dimensional Factor Analysis
  • 91. نرم‌افزارهای کاربردی برای Large-dimensional Factor Analysis
  • 92. بهینه‌سازی کد برای Large-dimensional Factor Analysis
  • 93. کاربرد GPU در Large-dimensional Factor Analysis
  • 94. آینده Large-dimensional Factor Analysis و Weighted PCA
  • 95. تحقیقات جدید در زمینه Large-dimensional Factor Analysis و Weighted PCA
  • 96. چالش‌های پیش روی Large-dimensional Factor Analysis و Weighted PCA
  • 97. مباحث پیشرفته در Weighted PCA: Kernel Weighted PCA
  • 98. مباحث پیشرفته در Weighted PCA: Adaptive Weighted PCA
  • 99. مباحث پیشرفته در Weighted PCA: Robust Weighted PCA
  • 100. مباحث پیشرفته در Large-dimensional Factor Analysis: Non-parametric Factor Analysis

📚 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.