, ,

کتاب تسلط بر تحلیل داده‌های طبقه‌ای: از مبانی تا مدل‌سازی پیشرفته

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 تسلط بر تحلیل داده‌های طبقه‌ای: از مبانی تا مدل‌سازی پیشرفته

موضوع کلی: مدل‌سازی آماری

موضوع میانی: تحلیل داده‌های طبقه‌ای

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های طبقه‌ای و انواع آنها
  • 2. جداول توافقی: ساختار و تفسیر
  • 3. آزمون‌های استقلال در جداول توافقی
  • 4. اندازه‌گیری قدرت ارتباط در جداول توافقی
  • 5. تحلیل گرافیکی داده‌های طبقه‌ای
  • 6. رگرسیون لجستیک: معرفی و مبانی
  • 7. برآورد پارامترها در مدل رگرسیون لجستیک
  • 8. تفسیر ضرایب در مدل رگرسیون لجستیک
  • 9. آزمون برازش مدل رگرسیون لجستیک
  • 10. تشخیص نقاط پرت و موارد با نفوذ در رگرسیون لجستیک
  • 11. رگرسیون لجستیک چندمتغیره
  • 12. متغیرهای طبقه‌ای ترتیبی در رگرسیون لجستیک
  • 13. رگرسیون لجستیک برای داده‌های پانلی
  • 14. مدل‌های لجستیک شرطی
  • 15. رگرسیون پروبیت: جایگزینی برای رگرسیون لجستیک
  • 16. مقایسه رگرسیون لجستیک و پروبیت
  • 17. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM): معرفی
  • 18. تابع پیوند و توزیع احتمال در GLM
  • 19. مدل پواسون: شمارش رویدادها
  • 20. رگرسیون پواسون: کاربرد و تفسیر
  • 21. اُفست در رگرسیون پواسون
  • 22. مدل‌های تعمیم‌یافته با توزیع‌های دیگر
  • 23. مدل‌های نیمه‌پارامتری برای داده‌های طبقه‌ای
  • 24. تحلیل بقا با داده‌های طبقه‌ای
  • 25. مدل‌های مخاطره متناسب کاکس: مبانی
  • 26. تفسیر خروجی مدل کاکس
  • 27. آزمون فرضیه‌های مدل کاکس
  • 28. داده‌های سانسور شده و مدل‌های بقا
  • 29. مدل‌های بقای پارامتری
  • 30. تحلیل داده‌های بقا با متغیرهای طبقه‌ای
  • 31. تحلیل خوشه‌ای داده‌های طبقه‌ای
  • 32. روش‌های فاصله‌ای برای خوشه‌بندی
  • 33. روش‌های غیرفاصله‌ای برای خوشه‌بندی
  • 34. ارزیابی نتایج خوشه‌بندی
  • 35. کاربرد نرم‌افزارهای آماری برای خوشه‌بندی
  • 36. مدل‌های مخلوط: مقدمه و کاربرد
  • 37. مدل‌های مخلوط گوسی
  • 38. مدل‌های مخلوط برای داده‌های طبقه‌ای
  • 39. تخمین پارامترها در مدل‌های مخلوط
  • 40. انتخاب تعداد اجزا در مدل مخلوط
  • 41. کاربرد مدل‌های مخلوط در تقسیم‌بندی بازار
  • 42. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM): معرفی
  • 43. حالت‌های پنهان و مشاهده‌شده در HMM
  • 44. الگوریتم‌های یادگیری در HMM
  • 45. کاربرد HMM در تشخیص الگو
  • 46. تخمین توالی حالت‌ها با HMM
  • 47. مدل‌سازی سری‌های زمانی طبقه‌ای
  • 48. مدل‌های سری زمانی گسسته
  • 49. کاربرد زنجیره‌های مارکوف در مدل‌سازی
  • 50. پیش‌بینی با استفاده از زنجیره‌های مارکوف
  • 51. مدل‌های اتورگرسیو گسسته (DAR)
  • 52. مدل‌های ARCH و GARCH برای داده‌های طبقه‌ای
  • 53. تحلیل عاملی داده‌های طبقه‌ای
  • 54. تحلیل مولفه‌های اصلی برای داده‌های طبقه‌ای
  • 55. کاهش ابعاد با استفاده از تحلیل عاملی
  • 56. تفسیر عوامل و بار عاملی
  • 57. مقایسه تحلیل عاملی و مولفه‌های اصلی
  • 58. شبکه‌های بیزی: معرفی و ساختار
  • 59. استدلال احتمالی در شبکه‌های بیزی
  • 60. یادگیری ساختار شبکه بیزی از داده‌ها
  • 61. کاربرد شبکه‌های بیزی در تصمیم‌گیری
  • 62. استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 63. تحلیل متن با استفاده از داده‌های طبقه‌ای
  • 64. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 65. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 66. استخراج اطلاعات از متن
  • 67. کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تحلیل متن
  • 68. درخت‌های تصمیم برای داده‌های طبقه‌ای
  • 69. الگوریتم‌های ساخت درخت تصمیم
  • 70. معیارهای تقسیم‌بندی در درخت‌های تصمیم
  • 71. هرس درخت تصمیم (Tree Pruning)
  • 72. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 73. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای داده‌های طبقه‌ای
  • 74. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌ای
  • 75. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 76. دقت (Accuracy)، بازخوانی (Recall)، و ویژگی (Specificity)
  • 77. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 78. انتخاب مدل و اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 79. مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های طبقه‌ای
  • 80. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 81. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 82. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 83. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 84. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 85. مدل‌سازی معادلات ساختاری (SEM) برای داده‌های طبقه‌ای
  • 86. تحلیل مسیر (Path Analysis)
  • 87. متغیرهای میانجی و تعدیل‌گر
  • 88. آزمون فرضیه‌ها در SEM
  • 89. اعتبارسنجی مدل SEM
  • 90. تحلیل واریانس (ANOVA) برای داده‌های طبقه‌ای
  • 91. آزمون‌های تعقیبی (Post-Hoc Tests)
  • 92. اندازه‌گیری اثر در ANOVA
  • 93. ANOVA چندراهه
  • 94. ANOVA با اندازه‌های مکرر
  • 95. مدل‌های خطی سلسله مراتبی (HLM) برای داده‌های طبقه‌ای
  • 96. اثرات سطح و فردی
  • 97. مدل‌های با اثرات تصادفی
  • 98. تخمین پارامترها در HLM
  • 99. تفسیر نتایج HLM
  • 100. مدل‌های فضایی برای داده‌های طبقه‌ای

📚 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 تسلط بر تحلیل داده‌های طبقه‌ای: از مبانی تا مدل‌سازی پیشرفته”

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

پیمایش به بالا