سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل مؤلفه‌های اساسی (PCA) در عمل

کتاب تحلیل مؤلفه‌های اساسی (PCA) در عمل

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل مؤلفه‌های اساسی (PCA) در عمل

موضوع کلی: تحلیل داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: روش‌های کاهش ابعاد

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم بنیادی تحلیل داده
  • 3. اهمیت کاهش ابعاد در تحلیل داده
  • 4. مقدمه‌ای بر روش‌های کاهش ابعاد
  • 5. تعریف و کاربردهای کاهش ابعاد
  • 6. انواع روش‌های کاهش ابعاد
  • 7. مفهوم و اهمیت مؤلفه‌های اصلی
  • 8. اصول ریاضی تحلیل مؤلفه‌های اساسی (PCA)
  • 9. مراحل پیاده‌سازی PCA
  • 10. محاسبه ماتریس کوواریانس
  • 11. محاسبه مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
  • 12. انتخاب مؤلفه‌های اصلی
  • 13. تجسم داده‌ها با استفاده از PCA
  • 14. کاربردهای PCA در فشرده‌سازی داده
  • 15. کاربردهای PCA در حذف نویز
  • 16. کاربردهای PCA در بصری‌سازی داده
  • 17. کاربردهای PCA در پیش‌پردازش داده
  • 18. PCA در یادگیری ماشین
  • 19. PCA برای داده‌های با ابعاد بالا
  • 20. PCA برای داده‌های با تعداد ویژگی زیاد
  • 21. PCA و تحلیل اکتشافی داده‌ها
  • 22. PCA و تشخیص الگو
  • 23. PCA و خوشه‌بندی داده‌ها
  • 24. PCA و طبقه‌بندی داده‌ها
  • 25. PCA و رگرسیون
  • 26. PCA و تحلیل سری‌های زمانی
  • 27. PCA و پردازش تصویر
  • 28. PCA و پردازش زبان طبیعی
  • 29. PCA و تحلیل داده‌های مالی
  • 30. PCA و تحلیل داده‌های پزشکی
  • 31. PCA و تحلیل داده‌های زیستی
  • 32. PCA و تحلیل داده‌های جغرافیایی
  • 33. PCA و تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 34. PCA و تحلیل داده‌های حسگرها
  • 35. PCA و تحلیل داده‌های ترکیبی
  • 36. PCA و تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 37. محدودیت‌های PCA
  • 38. مقایسه PCA با سایر روش‌های کاهش ابعاد
  • 39. تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA)
  • 40. Non-negative Matrix Factorization (NMF)
  • 41. t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
  • 42. Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP)
  • 43. Autoencoders برای کاهش ابعاد
  • 44. کاربرد Autoencoders در یادگیری عمیق
  • 45. PCA برای داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 46. PCA برای داده‌های رگرسیونی
  • 47. PCA برای داده‌های نامتعادل
  • 48. PCA در فضای ویژگی غیرخطی
  • 49. Kernel PCA
  • 50. کاربردهای Kernel PCA
  • 51. PCA در تحلیل داده‌های متنی
  • 52. PCA در تحلیل تصاویر رنگی
  • 53. PCA در تحلیل داده‌های چندطیفی
  • 54. PCA در یادگیری تقویتی
  • 55. PCA و بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 56. PCA و انتخاب ویژگی
  • 57. PCA و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 58. PCA و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 59. PCA و بهبود عملکرد مدل‌ها
  • 60. PCA و کاهش زمان آموزش مدل‌ها
  • 61. PCA و کاهش مصرف حافظه
  • 62. PCA و پردازش بلادرنگ
  • 63. PCA و داده‌های متناوب
  • 64. PCA و داده‌های گسسته
  • 65. PCA و داده‌های پیوسته
  • 66. PCA و داده‌های ترکیبی
  • 67. PCA و داده‌های نامنظم
  • 68. PCA و داده‌های گمشده
  • 69. PCA و داده‌های نویزی
  • 70. PCA و داده‌های پرت
  • 71. PCA و داده‌های با مقیاس‌های متفاوت
  • 72. PCA و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 73. PCA و استانداردسازی داده‌ها
  • 74. PCA و تبدیل داده‌ها
  • 75. PCA و فضاهای برداری
  • 76. PCA و ابعاد پنهان
  • 77. PCA و نمایش فشرده داده‌ها
  • 78. PCA و بازسازی داده‌ها
  • 79. PCA و تحلیل مؤلفه‌های اصلی تعمیم‌یافته
  • 80. PCA و تحلیل مؤلفه‌های اصلی وزنی
  • 81. PCA و تحلیل مؤلفه‌های اصلی غیرخطی
  • 82. PCA و تحلیل مؤلفه‌های اصلی کارآمد
  • 83. PCA و تحلیل مؤلفه‌های اصلی موازی
  • 84. PCA و پیاده‌سازی‌های نرم‌افزاری PCA
  • 85. کتابخانه‌های پایتون برای PCA
  • 86. Scikit-learn و PCA
  • 87. Statsmodels و PCA
  • 88. TensorFlow و PCA
  • 89. PyTorch و PCA
  • 90. مباحث پیشرفته در PCA
  • 91. PCA و یادگیری تطبیقی
  • 92. PCA و یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 93. PCA و یادگیری انتقالی
  • 94. PCA و یادگیری خودنظارتی
  • 95. PCA و یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 96. PCA و یادگیری فعال
  • 97. PCA و یادگیری ترکیبی
  • 98. PCA و تحلیل مؤلفه‌های اصلی در معماری‌های عمیق
  • 99. PCA و یادگیری عمیق برای کاهش ابعاد
  • 100. PCA و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)

📚 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.