کتاب حل مسائل رگرسیون با Scikit-Learn
, ,

کتاب حل مسائل رگرسیون با Scikit-Learn

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000058665 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره حل مسائل رگرسیون با Scikit-Learn

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی علم داده و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 5. مفاهیم اساسی رگرسیون
  • 6. انواع مسائل رگرسیون
  • 7. مقدمه‌ای بر Scikit-Learn
  • 8. نصب و راه‌اندازی Scikit-Learn
  • 9. ساختار داده‌ها در Scikit-Learn
  • 10. بارگذاری مجموعه داده‌ها
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 12. پاکسازی داده‌ها
  • 13. مدیریت مقادیر گمشده
  • 14. تبدیل ویژگی‌ها
  • 15. استانداردسازی و نرمال‌سازی
  • 16. رمزگذاری ویژگی‌های دسته‌ای
  • 17. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 18. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 19. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 20. میانگین مربعات خطا (MSE)
  • 21. ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)
  • 22. میانگین قدر مطلق خطا (MAE)
  • 23. ضریب تعیین (R-squared)
  • 24. مدل‌های رگرسیون خطی ساده
  • 25. مفاهیم رگرسیون خطی
  • 26. نحوه برازش مدل خطی
  • 27. تفسیر ضرایب رگرسیون خطی
  • 28. رگرسیون خطی چندگانه
  • 29. پیاده‌سازی رگرسیون خطی با Scikit-Learn
  • 30. مدل‌های رگرسیون چندجمله‌ای
  • 31. نحوه برازش منحنی رگرسیون
  • 32. مدل‌های رگرسیون منظم شده (Regularized Regression)
  • 33. رگرسیون ریج (Ridge Regression)
  • 34. رگرسیون لاسو (Lasso Regression)
  • 35. رگرسیون الاستیک نت (Elastic Net Regression)
  • 36. تنظیم هایپرپارامترها
  • 37. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 38. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 39. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 40. مدل‌های درخت تصمیم برای رگرسیون
  • 41. نحوه ساخت درخت تصمیم
  • 42. مزایا و معایب درخت تصمیم
  • 43. تنظیم پارامترهای درخت تصمیم
  • 44. مدل‌های جنگل تصادفی برای رگرسیون
  • 45. نحوه ساخت جنگل تصادفی
  • 46. مزایای جنگل تصادفی
  • 47. تنظیم پارامترهای جنگل تصادفی
  • 48. مدل‌های تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 49. مقدمه‌ای بر تقویت گرادیان
  • 50. پیاده‌سازی تقویت گرادیان با Scikit-Learn
  • 51. تنظیم پارامترهای تقویت گرادیان
  • 52. مدل‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای رگرسیون (SVR)
  • 53. مفاهیم SVR
  • 54. نحوه استفاده از هسته‌ها در SVR
  • 55. تنظیم پارامترهای SVR
  • 56. مدل‌های K-نزدیکترین همسایه (KNN) برای رگرسیون
  • 57. نحوه استفاده از KNN برای رگرسیون
  • 58. انتخاب مقدار K
  • 59. مدل‌های رگرسیون مبتنی بر توازن (Bayesian Regression)
  • 60. مقدمه‌ای بر رگرسیون بیزی
  • 61. مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 62. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی سری زمانی
  • 63. مدل ARIMA
  • 64. مدل‌های رگرسیون سری زمانی با Scikit-Learn
  • 65. تشخیص و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 66. روش‌های شناسایی داده‌های پرت
  • 67. حذف یا تبدیل داده‌های پرت
  • 68. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 69. ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 70. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 71. روش‌های انتخاب ویژگی
  • 72. اهمیت ویژگی‌ها
  • 73. مدل‌سازی پیشرفته رگرسیون
  • 74. نکات و ترفندهای پیشرفته
  • 75. عیب‌یابی مدل‌های رگرسیون
  • 76. بهینه‌سازی عملکرد مدل
  • 77. کاربرد رگرسیون در حوزه‌های مختلف
  • 78. تحلیل داده‌های بازار سهام
  • 79. پیش‌بینی قیمت مسکن
  • 80. تحلیل داده‌های پزشکی
  • 81. تحلیل داده‌های فروش
  • 82. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای رگرسیون
  • 83. شبکه‌های عصبی برای رگرسیون
  • 84. معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 85. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با کتابخانه‌های مرتبط
  • 86. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 87. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 88. کاربرد یادگیری عمیق در رگرسیون
  • 89. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 90. ترکیب مدل‌های رگرسیون
  • 91. روش‌های Stacking و Blending
  • 92. پیاده‌سازی مدل‌های ترکیبی
  • 93. بهبود دقت پیش‌بینی با مدل‌های ترکیبی
  • 94. تحلیل حساسیت و عدم قطعیت در مدل‌ها
  • 95. مفهوم تحلیل حساسیت
  • 96. روش‌های تحلیل عدم قطعیت
  • 97. مدل‌سازی ریسک با رگرسیون
  • 98. کاربرد مدل‌های رگرسیون در مدیریت ریسک
  • 99. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 100. مسائل اخلاقی در مدل‌سازی رگرسیون

📚 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 حل مسائل رگرسیون با Scikit-Learn”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا