کتاب پیش‌بینی رویدادهای اقتصادی در دوران مرکانتیلیسم مدرن: رویکردهای سنتی و تحلیل کمی داده‌های احساسی با PCA و K-means
, ,

کتاب پیش‌بینی رویدادهای اقتصادی در دوران مرکانتیلیسم مدرن: رویکردهای سنتی و تحلیل کمی داده‌های احساسی با PCA و K-means

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000016596 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 پیش‌بینی رویدادهای اقتصادی در دوران مرکانتیلیسم مدرن: رویکردهای سنتی و تحلیل کمی داده‌های احساسی با PCA و K-means

موضوع کلی: اقتصاد و تحلیل داده

موضوع میانی: تحلیل پیش‌بینی رویدادهای اقتصادی با استفاده از داده‌های متنی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر دوره: اهداف و ساختار
  • 2. مفهوم مرکانتیلیسم و تحولات تاریخی آن
  • 3. مرکانتیلیسم مدرن: ویژگی‌ها و چالش‌های نوین
  • 4. تعریف رویدادهای اقتصادی باینری (صفر و یک)
  • 5. اهمیت پیش‌بینی رویدادهای اقتصادی در سیاست‌گذاری
  • 6. نقش داده‌ها در اقتصاد مدرن و تصمیم‌گیری
  • 7. مقدمه‌ای بر داده‌های احساسی (Sentimental Data)
  • 8. جایگاه تحلیل کمی در داده‌های کیفی
  • 9. بررسی اجمالی روش‌های سنتی و نوین در پیش‌بینی
  • 10. مرور مقاله الهام‌بخش: ساختار و نوآوری‌ها
  • 11. اصول اقتصادسنجی و مدل‌سازی
  • 12. رگرسیون خطی ساده و چندگانه در اقتصاد
  • 13. مفاهیم سری‌های زمانی اقتصادی
  • 14. بررسی مانایی (Stationarity) در سری‌های زمانی
  • 15. مدل‌های ARIMA و SARIMA
  • 16. مدل‌های خودرگرسیون برداری (VAR)
  • 17. مدل‌های GARCH برای نوسانات اقتصادی
  • 18. شاخص‌های پیشرو و تاخیری اقتصادی
  • 19. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی سنتی
  • 20. محدودیت‌های رویکردهای سنتی در رویدادهای باینری
  • 21. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 22. داده‌های متنی: انواع و منابع (شبکه‌های اجتماعی، اخبار، گزارش‌ها)
  • 23. مراحل پیش‌پردازش متن: پاکسازی، نرمال‌سازی
  • 24. توکن‌سازی (Tokenization) و استم‌سازی/لمت‌سازی (Stemming/Lemmatization)
  • 25. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
  • 26. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 27. رویکردهای تحلیل احساسات: مبتنی بر واژه‌نامه، یادگیری ماشین
  • 28. مفاهیم قطبیت و شدت احساسات در تحلیل احساسات
  • 29. چالش‌های تحلیل احساسات در زبان‌های مختلف (تمرکز بر فارسی)
  • 30. ابزارهای پرکاربرد در NLP و تحلیل احساسات (مانند NLTK, spaCy)
  • 31. نمایش برداری کلمات: Bag-of-Words (BoW)
  • 32. فرکانس کلمه-معکوس فرکانس سند (TF-IDF)
  • 33. ماتریس هم‌رخدادی کلمات (Co-occurrence Matrix)
  • 34. N-grams و نقش آن‌ها در حفظ زمینه معنایی
  • 35. Word Embeddings: مقدمه‌ای بر Word2Vec و GloVe
  • 36. مفهوم Embeddings و کاهش ابعاد معنایی
  • 37. انتخاب بهترین رویکرد مهندسی ویژگی برای داده‌های احساسی
  • 38. ساخت ویژگی‌های ترکیبی از متن و فرامتن
  • 39. روش‌های وزن‌دهی به کلمات و عبارات کلیدی
  • 40. کاربرد مهندسی ویژگی در تشخیص الگوهای احساسی
  • 41. مفهوم ابعاد بالا (High-dimensionality) در داده‌ها
  • 42. نیاز به کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 43. مقدمه‌ای بر تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 44. مفاهیم ماتریس کوواریانس و مقادیر و بردارهای ویژه
  • 45. هدف PCA: یافتن بیشترین واریانس در داده‌ها
  • 46. مراحل الگوریتم PCA به صورت گام به گام
  • 47. انتخاب تعداد مولفه‌های اصلی مناسب (Scree Plot, Variance Explained)
  • 48. تفسیر مولفه‌های اصلی و بارهای ویژگی (Loadings)
  • 49. محدودیت‌ها و فرضیات PCA
  • 50. پیاده‌سازی PCA در پایتون با Scikit-learn
  • 51. آماده‌سازی داده‌های متنی برای اعمال PCA
  • 52. اعمال PCA بر ماتریس TF-IDF یا BoW
  • 53. کاهش ابعاد ویژگی‌های متنی با PCA
  • 54. تحلیل واریانس تبیین شده توسط هر مولفه
  • 55. نقش PCA در حذف نویز و بهبود کارایی
  • 56. تجسم داده‌های احساسی با کاهش ابعاد توسط PCA
  • 57. استخراج ویژگی‌های کلیدی احساسی با PCA
  • 58. تاثیر PCA بر بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 59. PCA به عنوان ابزار پیش‌پردازش برای مدل‌های پیش‌بینی
  • 60. مقایسه PCA با سایر روش‌های کاهش ابعاد خطی و غیرخطی
  • 61. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی (Clustering) و کاربردهای آن
  • 62. تفاوت خوشه‌بندی نظارت نشده با دسته‌بندی نظارت شده
  • 63. الگوریتم K-means: مفهوم و مراحل گام به گام
  • 64. تابع هزینه (Cost Function) در K-means و بهینه‌سازی آن
  • 65. انتخاب تعداد بهینه خوشه‌ها (روش آرنج، Silhouette Score، Gap Statistic)
  • 66. مشکل بهینه‌های محلی در K-means و راه‌حل‌ها (مانند K-means++)
  • 67. ارزیابی نتایج خوشه‌بندی (شاخص‌های داخلی و خارجی)
  • 68. پیاده‌سازی K-means در پایتون با Scikit-learn
  • 69. محدودیت‌ها و کاربردهای K-means در داده‌های واقعی
  • 70. مقایسه K-means با سایر الگوریتم‌های خوشه‌بندی (مانند DBSCAN, Hierarchical)
  • 71. آماده‌سازی ویژگی‌های احساسی (مثلاً خروجی PCA) برای K-means
  • 72. خوشه‌بندی اسناد متنی بر اساس ویژگی‌های استخراج شده
  • 73. تحلیل خوشه‌های احساسی: شناسایی گروه‌های مختلف افکار عمومی
  • 74. تفسیر معنای هر خوشه (مثلاً خوشه‌های مثبت، منفی، خنثی یا ترکیبی)
  • 75. ارتباط خوشه‌های احساسی با روندهای خاص اقتصادی
  • 76. استفاده از Centroids خوشه‌ها یا برچسب خوشه‌ها به عنوان ویژگی جدید
  • 77. ارزیابی پایداری و قدرت تفکیک خوشه‌های احساسی
  • 78. کاربرد K-means در شناسایی روندهای احساسی پنهان
  • 79. K-means برای تقسیم‌بندی بازار بر اساس احساسات مصرف‌کننده
  • 80. تلفیق نتایج K-means با تحلیل سری‌های زمانی
  • 81. استخراج ویژگی‌های نهایی از PCA و K-means
  • 82. ترکیب ویژگی‌های احساسی با متغیرهای اقتصادی سنتی و کلان
  • 83. ساخت دیتاست جامع و آماده‌سازی نهایی برای مدل‌سازی
  • 84. مدل‌سازی رویدادهای باینری: رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 85. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM) برای طبقه‌بندی
  • 86. درختان تصمیم (Decision Trees) و جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 87. Boosting Algorithms: XGboost, LightGBM برای بهبود عملکرد
  • 88. انتخاب مدل مناسب برای پیش‌بینی رویدادهای باینری در اقتصاد
  • 89. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) با در نظر گرفتن ماهیت سری زمانی
  • 90. مقابله با عدم توازن کلاس‌ها (Imbalanced Classes) در رویدادهای باینری
  • 91. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی باینری: دقت، صحت، بازخوانی، F1-Score
  • 92. منحنی ROC و AUC (Area Under the Curve) برای ارزیابی جامع
  • 93. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) و تحلیل آن
  • 94. تفسیر نتایج مدل و اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)
  • 95. پیاده‌سازی یک مورد مطالعاتی کامل: پیش‌بینی افزایش/کاهش نرخ بهره
  • 96. چالش‌های عملی در به‌کارگیری این روش‌ها در دنیای واقعی
  • 97. محدودیت‌های مقاله الهام‌بخش و راهکارهای آتی
  • 98. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از داده‌های احساسی و متنی
  • 99. مروری بر رویکردهای نوین‌تر (مانند Deep Learning for NLP & Forecasting)
  • 100. جمع‌بندی دوره و چشم‌انداز آینده اقتصاد مبتنی بر داده و هوش مصنوعی

📚 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 پیش‌بینی رویدادهای اقتصادی در دوران مرکانتیلیسم مدرن: رویکردهای سنتی و تحلیل کمی داده‌های احساسی با PCA و K-means”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا