کتاب صفر تا صد یادگیری ماشین: راهنمای جامع ریاضی و کاربردی برای مبتدیان (با الهام از کتاب ساموئل هک)
, ,

کتاب صفر تا صد یادگیری ماشین: راهنمای جامع ریاضی و کاربردی برای مبتدیان (با الهام از کتاب ساموئل هک)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000020080 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 صفر تا صد یادگیری ماشین: راهنمای جامع ریاضی و کاربردی برای مبتدیان (با الهام از کتاب ساموئل هک)

موضوع کلی: یادگیری ماشین و علم داده کاربردی

موضوع میانی: مبانی ریاضیاتی و کاربردهای تجاری یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: چرا یادگیری ماشین و علم داده؟
  • 2. تعریف یادگیری ماشین و شاخه‌های آن
  • 3. اهمیت علم داده در دنیای امروز
  • 4. کاربردهای تجاری یادگیری ماشین: یک نمای کلی
  • 5. نگاهی به ساختار دوره: از مبانی تا پیشرفته
  • 6. معرفی کتاب الهام‌بخش: Machine Learning: An Introduction Math Guide for Beginners
  • 7. مسیر یادگیری: چگونه از این دوره استفاده کنیم؟
  • 8. فصل 1: مقدمه‌ای بر ریاضیات ضروری برای یادگیری ماشین
  • 9. چرا به ریاضیات نیاز داریم؟
  • 10. آشنایی با مفاهیم پایه جبر خطی
  • 11. بردارها: تعریف، نمایش و عملیات
  • 12. ماتریس‌ها: تعریف، نمایش و عملیات
  • 13. ضرب ماتریس‌ها و اهمیت آن
  • 14. جمع و تفریق ماتریس‌ها
  • 15. ترانهاده ماتریس
  • 16. مقدمه‌ای بر دترمینان و معکوس ماتریس
  • 17. مفهوم فضای برداری
  • 18. فضاهای خطی و زیرفضاها
  • 19. پایه و بعد
  • 20. مفاهیم پایه هندسه در فضاهای برداری
  • 21. فصل 2: مبانی احتمال و آمار برای علم داده
  • 22. چرا احتمال و آمار مهم هستند؟
  • 23. مفاهیم اولیه احتمال: رویداد، احتمال، فضای نمونه
  • 24. احتمال شرطی و قاعده بیز
  • 25. قاعده بیز و کاربرد آن در طبقه‌بندی
  • 26. متغیرهای تصادفی: گسسته و پیوسته
  • 27. توزیع‌های احتمالی مهم: دوجمله‌ای، پواسون
  • 28. توزیع نرمال (گاوسی) و اهمیت آن
  • 29. امید ریاضی و واریانس
  • 30. قضیه حد مرکزی
  • 31. مقدمه‌ای بر آمار توصیفی: میانگین، میانه، مد
  • 32. انحراف معیار و واریانس
  • 33. نمودارهای آماری: هیستوگرام، نمودار جعبه‌ای
  • 34. استنباط آماری: تخمین‌گرها
  • 35. فصل 3: اولین گام‌ها در یادگیری ماشین: داده‌ها و پیش‌پردازش
  • 36. چیستی داده؟ انواع داده
  • 37. جمع‌آوری داده: منابع و چالش‌ها
  • 38. پاکسازی داده: شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده
  • 39. شناسایی و حذف داده‌های پرت (Outliers)
  • 40. تبدیل داده‌ها: مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی
  • 41. استانداردسازی داده‌ها
  • 42. رمزگذاری داده‌های دسته‌بندی (Categorical Data)
  • 43. روش‌های One-Hot Encoding
  • 44. تکنیک‌های کاهش ابعاد: مقدمه
  • 45. تجزیه و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA): ایده‌های اولیه
  • 46. فصل 4: مدل‌های یادگیری نظارت شده (Supervised Learning): رگرسیون
  • 47. چیستی یادگیری نظارت شده؟
  • 48. مفهوم رگرسیون: پیش‌بینی مقادیر پیوسته
  • 49. رگرسیون خطی ساده: یک متغیر پیش‌بینی‌کننده
  • 50. فرمول رگرسیون خطی ساده
  • 51. مفهوم تابع هزینه (Cost Function)
  • 52. تابع هزینه برای رگرسیون خطی: خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 53. روش حداقل مربعات (Least Squares) برای تخمین پارامترها
  • 54. رگرسیون خطی چندگانه: چندین متغیر پیش‌بینی‌کننده
  • 55. فرمول رگرسیون خطی چندگانه
  • 56. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: معیارهای کلیدی
  • 57. R-squared: ضریب تعیین
  • 58. Mean Absolute Error (MAE)
  • 59. Root Mean Squared Error (RMSE)
  • 60. Overfitting و Underfitting در رگرسیون
  • 61. روش‌های جلوگیری از Overfitting: Regularization (مقدمه)
  • 62. فصل 5: مدل‌های یادگیری نظارت شده (Supervised Learning): طبقه‌بندی
  • 63. چیستی طبقه‌بندی؟ پیش‌بینی دسته‌ها
  • 64. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression): برای طبقه‌بندی دودویی
  • 65. تابع سیگموئید و اهمیت آن
  • 66. تابع هزینه برای رگرسیون لجستیک: Cross-Entropy
  • 67. روش حداکثر درست‌نمایی (Maximum Likelihood Estimation)
  • 68. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: معیارهای کلیدی
  • 69. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 70. دقت (Accuracy)
  • 71. صحت (Precision)
  • 72. بازیابی (Recall)
  • 73. امتیاز F1
  • 74. منحنی ROC و Area Under the Curve (AUC)
  • 75. K-نزدیکترین همسایه (K-Nearest Neighbors – KNN)
  • 76. کاربرد KNN در طبقه‌بندی
  • 77. تصمیم‌گیری در KNN
  • 78. انتخاب مقدار K مناسب
  • 79. فصل 6: الگوریتم‌های قدرتمند: درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 80. درخت تصمیم (Decision Tree): ساختار و منطق
  • 81. گره‌ها، شاخه‌ها و برگ‌ها
  • 82. مفهوم تقسیم‌بندی (Splitting)
  • 83. معیارهای تقسیم‌بندی: ناخالصی جینی (Gini Impurity) و آنتروپی (Entropy)
  • 84. ساخت درخت تصمیم: الگوریتم ID3 و C4.5 (مقدمه)
  • 85. کاربرد درخت تصمیم در رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 86. نقاط ضعف درخت تصمیم: Overfitting
  • 87. جنگل تصادفی (Random Forest): بهبود درخت تصمیم
  • 88. مفهوم Bagging و Bootstrap Aggregating
  • 89. چگونه جنگل تصادفی کار می‌کند؟
  • 90. اهمیت تصادفی بودن در جنگل تصادفی
  • 91. امتیازدهی اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)
  • 92. کاربرد جنگل تصادفی در مسائل واقعی
  • 93. فصل 7: ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM)
  • 94. مفهوم حاشیه (Margin) در SVM
  • 95. هیپرپلن جداساز (Separating Hyperplane)
  • 96. نظریه SVM: بهینه‌سازی حاشیه
  • 97. کاربرد SVM برای داده‌های خطی جداپذیر
  • 98. SVM با کرنل (Kernel Trick): داده‌های غیرخطی
  • 99. توابع کرنل رایج: کرنل خطی، کرنل چندجمله‌ای، کرنل RBF
  • 100. تنظیم پارامترهای SVM: C و گاما

📚 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 صفر تا صد یادگیری ماشین: راهنمای جامع ریاضی و کاربردی برای مبتدیان (با الهام از کتاب ساموئل هک)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا