سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت مدل‌های سفارشی برای داده‌های پرتکرار (High-dimensional Data)

کتاب ساخت مدل‌های سفارشی برای داده‌های پرتکرار (High-dimensional Data)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 ساخت مدل‌های سفارشی برای داده‌های پرتکرار (High-dimensional Data)

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: ساخت مدل‌های سفارشی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و مبانی داده‌های پرتکرار
  • 2. تعریف داده‌های پرتکرار
  • 3. چالش‌های داده‌های پرتکرار
  • 4. کاربردها و مثال‌های داده‌های پرتکرار
  • 5. اهمیت ساخت مدل‌های سفارشی
  • 6. مبانی یادگیری ماشین برای داده‌های پرتکرار
  • 7. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
  • 8. مفاهیم اساسی: ویژگی، نمونه، برچسب
  • 9. توابع هزینه و معیارهای ارزیابی
  • 10. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 11. مفاهیم پایه‌ای آمار برای داده‌های پرتکرار
  • 12. توزیع‌های آماری
  • 13. میانگین، واریانس، انحراف معیار
  • 14. همبستگی و کوواریانس
  • 15. مفاهیم احتمالات
  • 16. روش‌های کاهش ابعاد
  • 17. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 18. اهمیت کاهش ابعاد در داده‌های پرتکرار
  • 19. انواع روش‌های کاهش ابعاد
  • 20. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 21. اصول PCA
  • 22. کاربرد PCA در داده‌های پرتکرار
  • 23. محدودیت‌های PCA
  • 24. تحلیل مولفه‌های مستقل (ICA)
  • 25. اصول ICA
  • 26. کاربرد ICA
  • 27. مقایسه PCA و ICA
  • 28. کاهش ابعاد مبتنی بر فاصله‌نگاری (Manifold Learning)
  • 29. t-SNE
  • 30. LLE (Locally Linear Embedding)
  • 31. Isomap
  • 32. کاربرد Manifold Learning در بصری‌سازی
  • 33. روش‌های انتخاب ویژگی
  • 34. مقدمه‌ای بر انتخاب ویژگی
  • 35. اهمیت انتخاب ویژگی
  • 36. انواع روش‌های انتخاب ویژگی
  • 37. روش‌های فیلتر (Filter Methods)
  • 38. شاخص‌های اطلاعات متقابل (Mutual Information)
  • 39. آزمون‌های آماری (Chi-squared, ANOVA)
  • 40. روش‌های مبتنی بر Wrapper (Wrapper Methods)
  • 41. انتخاب ویژگی بهینه با الگوریتم‌های جستجو
  • 42. روش‌های مبتنی بر Embedded (Embedded Methods)
  • 43. تنظیم‌کننده‌ها (Regularization) در مدل‌های خطی
  • 44. اهمیت انتخاب ویژگی در مدل‌های سفارشی
  • 45. مدل‌های خطی برای داده‌های پرتکرار
  • 46. رگرسیون خطی
  • 47. رگرسیون لجستیک
  • 48. مفاهیم تنظیم‌کننده (Regularization)
  • 49. L1 Regularization (Lasso)
  • 50. L2 Regularization (Ridge)
  • 51. Elastic Net
  • 52. کاربرد تنظیم‌کننده‌ها در داده‌های پرتکرار
  • 53. مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم
  • 54. درخت تصمیم (Decision Tree)
  • 55. دسته‌بندی و رگرسیون با درخت تصمیم
  • 56. مفاهیم شاخص ناخالصی (Gini Impurity) و آنتروپی
  • 57. کاربرد درخت تصمیم در داده‌های پرتکرار
  • 58. مدل‌های مبتنی بر مجموعه (Ensemble Methods)
  • 59. مقدمه‌ای بر مدل‌های مجموعه
  • 60. Bagging (Bootstrap Aggregating)
  • 61. Random Forest
  • 62. معیارهای انتخاب ویژگی در Random Forest
  • 63. کاربرد Random Forest در داده‌های پرتکرار
  • 64. Boosting
  • 65. AdaBoost
  • 66. Gradient Boosting Machines (GBM)
  • 67. XGBoost
  • 68. LightGBM
  • 69. CatBoost
  • 70. کاربرد Boosting در داده‌های پرتکرار
  • 71. مدل‌های مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 72. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 73. هسته‌ها (Kernels) در SVM
  • 74. کاربرد SVM در داده‌های پرتکرار
  • 75. مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 76. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 77. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 78. تابع فعال‌سازی (Activation Function)
  • 79. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 80. کاربرد MLP در داده‌های پرتکرار
  • 81. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 82. معماری CNN
  • 83. کاربرد CNN در داده‌های پرتکرار (برای داده‌های ساختاریافته)
  • 84. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 85. معماری RNN
  • 86. کاربرد RNN در داده‌های پرتکرار (برای داده‌های متوالی)
  • 87. مدل‌های مبتنی بر فاصله‌نگاری (Distance-based Models)
  • 88. K-نزدیکترین همسایه (K-NN)
  • 89. انتخاب K مناسب
  • 90. کاربرد K-NN در داده‌های پرتکرار
  • 91. خوشه‌بندی (Clustering) برای داده‌های پرتکرار
  • 92. K-Means
  • 93. DBSCAN
  • 94. خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 95. کاربرد خوشه‌بندی در کشف الگو
  • 96. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 97. تقسیم داده‌ها: آموزش، اعتبارسنجی، تست
  • 98. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 99. K-Fold Cross-validation
  • 100. Stratified K-Fold Cross-validation

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.