سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و تجزیه مقادیر منفرد (SVD) برای کاهش ابعاد داده‌ها

کتاب تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و تجزیه مقادیر منفرد (SVD) برای کاهش ابعاد داده‌ها

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 اصلی (PCA) و تجزیه مقادیر منفرد (SVD) برای کاهش ابعاد داده‌ها

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: کاهش ابعاد و تحلیل داده‌های پیچیده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و هوش مصنوعی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. مفهوم داده و انواع آن
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 5. پاکسازی داده‌ها
  • 6. مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 7. نرمال‌سازی داده‌ها
  • 8. انتخاب ویژگی
  • 9. اهمیت کاهش ابعاد
  • 10. محدودیت‌های داده‌های با ابعاد بالا
  • 11. کاربردهای کاهش ابعاد
  • 12. مروری بر روش‌های کاهش ابعاد
  • 13. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 14. مفهوم واریانس
  • 15. مفهوم کوواریانس
  • 16. ماتریس کوواریانس
  • 17. محاسبه ماتریس کوواریانس
  • 18. مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
  • 19. محاسبه مقادیر ویژه
  • 20. محاسبه بردارهای ویژه
  • 21. تفسیر مقادیر ویژه
  • 22. تفسیر بردارهای ویژه
  • 23. انتخاب مؤلفه‌های اصلی
  • 24. تعداد مؤلفه‌های اصلی
  • 25. توضیح واریانس توسط مؤلفه‌ها
  • 26. نمودار کوهستان (Scree Plot)
  • 27. کاربرد PCA در مصورسازی داده‌ها
  • 28. PCA برای فشرده‌سازی داده‌ها
  • 29. PCA برای حذف نویز
  • 30. PCA در یادگیری ماشین
  • 31. PCA و شبکه‌های عصبی
  • 32. PCA و الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 33. PCA و الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 34. محدودیت‌های PCA
  • 35. داده‌های غیرخطی و PCA
  • 36. جایگزین‌های PCA برای داده‌های غیرخطی
  • 37. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 38. مفهوم SVD
  • 39. کاربرد SVD در جبر خطی
  • 40. تجزیه ماتریس به سه ماتریس
  • 41. ماتریس U در SVD
  • 42. ماتریس S در SVD
  • 43. ماتریس V در SVD
  • 44. محاسبه SVD
  • 45. ارتباط SVD با مقادیر ویژه
  • 46. SVD برای کاهش ابعاد
  • 47. SVD برای بازسازی داده‌ها
  • 48. SVD برای حذف نویز
  • 49. SVD در پردازش زبان طبیعی
  • 50. SVD در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. SVD و ماتریس‌های پراکنده
  • 52. SVD برای تحلیل متن
  • 53. SVD و تحلیل عامل پنهان (LSA)
  • 54. مقایسه PCA و SVD
  • 55. کاربرد SVD در یادگیری ماشین
  • 56. SVD و شبکه‌های عصبی
  • 57. SVD و الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 58. SVD و الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 59. محدودیت‌های SVD
  • 60. کاربردهای عملی PCA
  • 61. کاربرد PCA در تشخیص چهره
  • 62. کاربرد PCA در تحلیل داده‌های مالی
  • 63. کاربرد PCA در پردازش تصویر
  • 64. کاربرد PCA در پردازش سیگنال
  • 65. کاربرد PCA در زیست‌شناسی محاسباتی
  • 66. کاربرد PCA در علوم اجتماعی
  • 67. کاربرد PCA در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 68. کاربرد PCA در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 69. کاربرد PCA در کاهش خطاهای اندازه‌گیری
  • 70. کاربرد PCA در مهندسی
  • 71. کاربرد PCA در تحقیقات علمی
  • 72. کاربرد PCA در بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 73. کاربرد PCA در تحلیل ریسک
  • 74. کاربرد PCA در مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 75. کاربرد PCA در کشف الگوها
  • 76. کاربرد PCA در استخراج اطلاعات
  • 77. کاربرد PCA در امنیت داده‌ها
  • 78. کاربرد PCA در تحلیل داده‌های حسگر
  • 79. کاربرد PCA در سیستم‌های هوشمند
  • 80. کاربرد PCA در تحقیقات بازار
  • 81. کاربرد PCA در تحلیل سری‌های زمانی
  • 82. کاربرد PCA در پردازش گفتار
  • 83. کاربرد PCA در سلامت الکترونیک
  • 84. کاربرد PCA در کشاورزی دقیق
  • 85. کاربرد PCA در علوم محیطی
  • 86. کاربرد PCA در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 87. کاربرد PCA در رباتیک
  • 88. کاربرد PCA در تحلیل داده‌های جغرافیایی
  • 89. کاربرد PCA در بهداشت عمومی
  • 90. کاربرد PCA در مدیریت بحران
  • 91. کاربرد PCA در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 92. کاربرد PCA در تحلیل داده‌های انرژی
  • 93. کاربرد PCA در آموزش و یادگیری
  • 94. کاربرد PCA در طراحی محصول
  • 95. کاربرد PCA در مدیریت زنجیره تأمین
  • 96. کاربرد PCA در تحلیل حقوقی
  • 97. کاربرد PCA در تحلیل داده‌های ورزشی
  • 98. کاربرد PCA در بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 99. کاربرد PCA در تحلیل داده‌های فرهنگی
  • 100. کاربرد PCA در توسعه پایدار

📚 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.