کتاب طراحی و پیاده‌سازی روش‌های ترکیبی قدرتمند
, ,

کتاب طراحی و پیاده‌سازی روش‌های ترکیبی قدرتمند

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000025331 دسته: , ,

📚 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 طراحی و پیاده‌سازی روش‌های ترکیبی قدرتمند

موضوع کلی: یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: روش‌های ترکیبی (Ensemble Methods)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ترکیبی
  • 2. انواع روش‌های ترکیبی
  • 3. اصول اساسی یادگیری ترکیبی
  • 4. مزایای روش‌های ترکیبی
  • 5. معایب روش‌های ترکیبی
  • 6. کاربرد روش‌های ترکیبی
  • 7. معرفی مدل‌های پایه‌ای (Base Learners)
  • 8. مدل‌های درختی (Decision Trees)
  • 9. رگرسیون خطی (Linear Regression)
  • 10. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines)
  • 11. شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 12. بایاس ساده (Naive Bayes)
  • 13. K-نزدیکترین همسایه (K-Nearest Neighbors)
  • 14. روش‌های Bagging
  • 15. ایده اصلی Bagging
  • 16. Bagging با درخت تصمیم (Bagged Trees)
  • 17. تصادفی جنگل (Random Forests)
  • 18. مزایای تصادفی جنگل
  • 19. معایب تصادفی جنگل
  • 20. پارامترهای کلیدی در تصادفی جنگل
  • 21. کاربرد تصادفی جنگل
  • 22. روش‌های Boosting
  • 23. ایده اصلی Boosting
  • 24. AdaBoost
  • 25. نحوه عملکرد AdaBoost
  • 26. وزن‌دهی به نمونه‌ها در AdaBoost
  • 27. وزن‌دهی به طبقه‌بندها در AdaBoost
  • 28. مقایسه AdaBoost با Bagging
  • 29. Gradient Boosting
  • 30. نحوه عملکرد Gradient Boosting
  • 31. تابع زیان (Loss Function) در Gradient Boosting
  • 32. گرادیان منفی (Negative Gradient)
  • 33. روش‌های Boosting با درخت تصمیم (Gradient Boosted Trees)
  • 34. XGBoost
  • 35. مزایای XGBoost
  • 36. ویژگی‌های کلیدی XGBoost
  • 37. پارامترهای کلیدی در XGBoost
  • 38. کاربرد XGBoost
  • 39. LightGBM
  • 40. مزایای LightGBM
  • 41. تفاوت LightGBM با XGBoost
  • 42. CatBoost
  • 43. مزایای CatBoost
  • 44. تفاوت CatBoost با XGBoost و LightGBM
  • 45. Stacking (Stacked Generalization)
  • 46. ایده اصلی Stacking
  • 47. مدل‌های سطح اول (Level 0 Models)
  • 48. مدل سطح دوم (Level 1 Model)
  • 49. نحوه آموزش Stacking
  • 50. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) در Stacking
  • 51. مزایای Stacking
  • 52. معایب Stacking
  • 53. کاربرد Stacking
  • 54. روش‌های ترکیبی مبتنی بر رای‌گیری (Voting Ensembles)
  • 55. رای‌گیری سخت (Hard Voting)
  • 56. رای‌گیری نرم (Soft Voting)
  • 57. مزایای رای‌گیری
  • 58. معایب رای‌گیری
  • 59. کاربرد رای‌گیری
  • 60. روش‌های ترکیبی مبتنی بر میانگین‌گیری (Averaging Ensembles)
  • 61. میانگین‌گیری ساده (Simple Averaging)
  • 62. میانگین‌گیری وزنی (Weighted Averaging)
  • 63. مزایای میانگین‌گیری
  • 64. معایب میانگین‌گیری
  • 65. کاربرد میانگین‌گیری
  • 66. روش‌های ترکیبی برای مسائل رگرسیون
  • 67. روش‌های ترکیبی برای مسائل طبقه‌بندی
  • 68. اهمیت انتخاب مدل‌های پایه‌ای مناسب
  • 69. اهمیت تنوع در مدل‌های ترکیبی
  • 70. تکنیک‌های کاهش ابعاد و روش‌های ترکیبی
  • 71. انتخاب ویژگی (Feature Selection) با روش‌های ترکیبی
  • 72. انتخاب مدل (Model Selection) با روش‌های ترکیبی
  • 73. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) در روش‌های ترکیبی
  • 74. اعتبارسنجی و ارزیابی روش‌های ترکیبی
  • 75. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 76. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
  • 77. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) در روش‌های ترکیبی
  • 78. مدیریت کم‌برازش (Underfitting) در روش‌های ترکیبی
  • 79. روش‌های ترکیبی در یادگیری عمیق (Deep Learning Ensembles)
  • 80. ترکیب شبکه‌های عصبی عمیق
  • 81. کاربرد روش‌های ترکیبی در پردازش زبان طبیعی
  • 82. کاربرد روش‌های ترکیبی در بینایی ماشین
  • 83. کاربرد روش‌های ترکیبی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 84. کاربرد روش‌های ترکیبی در تشخیص ناهنجاری
  • 85. کاربرد روش‌های ترکیبی در تحلیل سری‌های زمانی
  • 86. روش‌های ترکیبی و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 87. پیاده‌سازی روش‌های ترکیبی با کتابخانه‌های پایتون
  • 88. پیاده‌سازی Bagging با Scikit-learn
  • 89. پیاده‌سازی Random Forest با Scikit-learn
  • 90. پیاده‌سازی AdaBoost با Scikit-learn
  • 91. پیاده‌سازی Gradient Boosting با Scikit-learn
  • 92. پیاده‌سازی XGBoost با Scikit-learn
  • 93. پیاده‌سازی LightGBM با Scikit-learn
  • 94. پیاده‌سازی CatBoost با Scikit-learn
  • 95. پیاده‌سازی Stacking با Scikit-learn
  • 96. نکات پیشرفته در طراحی روش‌های ترکیبی
  • 97. خوشه‌بندی و روش‌های ترکیبی
  • 98. روش‌های ترکیبی در داده‌های نامتعادل
  • 99. آینده روش‌های ترکیبی
  • 100. چالش‌های موجود در روش‌های ترکیبی

📚 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 طراحی و پیاده‌سازی روش‌های ترکیبی قدرتمند”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا