, ,

کتاب مدل‌های شاخص انتشار ماتریسی با ابعاد بالا با استفاده از تحلیل مولفه‌های اصلی و غربالگری هدایت‌شده برای پیش‌بینی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 مدل‌های شاخص انتشار ماتریسی با ابعاد بالا با استفاده از تحلیل مولفه‌های اصلی و غربالگری هدایت‌شده برای پیش‌بینی

موضوع کلی: مدل‌سازی و پیش‌بینی سری‌های زمانی

موضوع میانی: مدل‌های شاخص انتشار در سری‌های زمانی با ابعاد بالا

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 2. آشنایی با داده‌های سری زمانی و کاربردها
  • 3. مفاهیم آماری پایه برای سری‌های زمانی
  • 4. آشنایی با انواع سری‌های زمانی: تک‌متغیره، چندمتغیره
  • 5. مروری بر مدل‌های کلاسیک سری‌های زمانی: AR, MA, ARMA, ARIMA
  • 6. آشنایی با مدل‌های فضای حالت و فیلتر کالمن
  • 7. مقدمه‌ای بر تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 8. اصول و مفاهیم PCA: واریانس تبیین‌شده، مقادیر ویژه، بردارهای ویژه
  • 9. کاربرد PCA برای کاهش ابعاد داده
  • 10. آشنایی با مدل‌های شاخص انتشار (Diffusion Index Models – DIMs)
  • 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های شاخص انتشار و مزایای آن‌ها
  • 12. ارتباط مدل‌های شاخص انتشار با PCA
  • 13. معرفی مدل‌های شاخص انتشار ساده
  • 14. کاربرد مدل‌های شاخص انتشار برای پیش‌بینی
  • 15. آشنایی با داده‌های ماتریسی-متغیری (Matrix-Variate Data)
  • 16. ویژگی‌ها و کاربردهای داده‌های ماتریسی-متغیری
  • 17. معرفی مدل‌های شاخص انتشار ماتریسی (Matrix-Variate Diffusion Index Models – MDIMs)
  • 18. مروری بر مقاله: "High-Dimensional Matrix-Variate Diffusion Index Models for Time Series Forecasting"
  • 19. مرور کلی مقاله و اهداف آن
  • 20. مبانی ریاضیاتی و نمادگذاری مقاله
  • 21. آشنایی با مفاهیم کلیدی مقاله
  • 22. آشنایی با ساختار داده‌های مورد استفاده در مقاله
  • 23. توضیح فرآیند استانداردسازی داده‌ها
  • 24. توضیح فرآیند تبدیل داده‌ها به ماتریس‌ها
  • 25. شرح مدل شاخص انتشار ماتریسی با ابعاد بالا (High-Dimensional MDIM)
  • 26. استخراج شاخص‌های انتشار (Diffusion Indices) از داده‌های ماتریسی
  • 27. کاربرد PCA در مدل‌های MDIM
  • 28. محاسبه ضرایب مدل در MDIM
  • 29. بررسی فرضیات مدل
  • 30. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
  • 31. شاخص‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 32. روش‌های اعتبارسنجی مدل
  • 33. معرفی روش غربالگری هدایت‌شده (Guided Screening)
  • 34. هدف و اهمیت غربالگری هدایت‌شده
  • 35. مبانی روش غربالگری هدایت‌شده
  • 36. غربالگری هدایت‌شده مبتنی بر متغیرهای پیش‌بین
  • 37. غربالگری هدایت‌شده مبتنی بر PCA
  • 38. ترکیب غربالگری هدایت‌شده با MDIM
  • 39. پیاده‌سازی مدل‌های MDIM در عمل
  • 40. انتخاب نرم‌افزار و ابزارهای مورد نیاز
  • 41. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 42. پیاده‌سازی PCA برای کاهش ابعاد داده
  • 43. پیاده‌سازی مدل‌های MDIM در R
  • 44. پیاده‌سازی مدل‌های MDIM در پایتون
  • 45. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 46. تنظیم پارامترهای PCA
  • 47. تنظیم پارامترهای مدل MDIM
  • 48. انتخاب بهترین مدل
  • 49. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
  • 50. ارزیابی و تفسیر نتایج پیش‌بینی
  • 51. تجزیه و تحلیل خطاها و عدم قطعیت‌ها
  • 52. بررسی نقاط قوت و ضعف مدل MDIM
  • 53. مطالعه موردی: پیش‌بینی قیمت سهام
  • 54. مطالعه موردی: پیش‌بینی تورم
  • 55. مطالعه موردی: پیش‌بینی رشد اقتصادی
  • 56. مطالعه موردی: پیش‌بینی مصرف انرژی
  • 57. کاربرد MDIM در داده‌های مالی
  • 58. کاربرد MDIM در داده‌های اقتصاد کلان
  • 59. کاربرد MDIM در داده‌های بازارهای انرژی
  • 60. کاربرد MDIM در حوزه‌های دیگر
  • 61. مقایسه MDIM با سایر مدل‌های پیش‌بینی
  • 62. مقایسه MDIM با مدل‌های ARIMA
  • 63. مقایسه MDIM با مدل‌های فضای حالت
  • 64. مقایسه MDIM با شبکه‌های عصبی
  • 65. مزایا و معایب MDIM
  • 66. نحوه انتخاب مدل مناسب
  • 67. مدل‌سازی سری‌های زمانی با داده‌های گمشده
  • 68. مدل‌سازی سری‌های زمانی با داده‌های نامنظم
  • 69. مدل‌سازی سری‌های زمانی با نویز
  • 70. پیش‌بینی چند گامی (Multi-step Ahead Forecasting)
  • 71. مدل‌سازی سری‌های زمانی فصلی
  • 72. تاثیر نوسانات در مدل
  • 73. کاربرد تحلیل حساسیت در MDIM
  • 74. آشنایی با تکنیک‌های پیشرفته‌تر PCA
  • 75. روش‌های جایگزین PCA برای کاهش ابعاد
  • 76. کاربرد روش‌های پیشرفته‌تر غربالگری
  • 77. کاربرد روش‌های یادگیری ماشین در MDIM
  • 78. ادغام MDIM با شبکه‌های عصبی
  • 79. مدل‌سازی ترکیبی (Ensemble Modeling)
  • 80. استفاده از روش‌های بوت‌استرپ برای بهبود پیش‌بینی
  • 81. مدل‌سازی با داده‌های با ابعاد بالا
  • 82. مدیریت و پردازش داده‌های حجیم
  • 83. بهبود عملکرد مدل با استفاده از GPU
  • 84. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی
  • 85. چالش‌ها و راه‌حل‌های پیشرفته در MDIM
  • 86. بررسی اثرات هم‌خطی (Multicollinearity)
  • 87. پردازش سیگنال و حذف نویز
  • 88. مدل‌سازی غیرخطی در MDIM
  • 89. ارتباط MDIM با مدل‌های عامل پنهان
  • 90. تفسیر نتایج و ارائه گزارش‌های پیش‌بینی
  • 91. ایجاد داشبوردهای پیش‌بینی
  • 92. ارتباط مدل با تصمیم‌گیری‌های تجاری
  • 93. آینده مدل‌های MDIM و تحقیقات آتی
  • 94. روندها و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی
  • 95. کاربرد MDIM در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 96. نقش هوش مصنوعی در MDIM
  • 97. اخلاق و مسئولیت در پیش‌بینی
  • 98. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 99. مروری بر مفاهیم کلیدی دوره
  • 100. منابع و مراجع

📚 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 مدل‌های شاخص انتشار ماتریسی با ابعاد بالا با استفاده از تحلیل مولفه‌های اصلی و غربالگری هدایت‌شده برای پیش‌بینی”

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

پیمایش به بالا