کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
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 محصول همان جا 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
چکیده
Graphical models have found widespread applications in many areas of modern statistics and machine learning. Iterative Proportional Fitting (IPF) and its variants have become the default method for undirected graphical model estimation, and are thus ubiquitous in the field. As the IPF is an iterative approach, it is not always readily scalable to modern high-dimensional data regimes. In this paper we propose a novel and fast non-iterative method for positive definite graphical model estimation in high dimensions, one that directly addresses the shortcomings of IPF and its variants. In addition, the proposed method has a number of other attractive properties. First, we show formally that as the dimension p grows, the proportion of graphs for which the proposed method will outperform the state-of-the-art in terms of computational complexity and performance tends to 1, affirming its efficacy in modern settings. Second, the proposed approach can be readily combined with scalable non-iterative thresholding-based methods for high-dimensional sparsity selection. Third, the proposed method has high-dimensional statistical guarantees. Moreover, our numerical experiments also show that the proposed method achieves scalability without compromising on statistical precision. Fourth, unlike the IPF, which depends on the Gaussian likelihood, the proposed method is much more robust.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدلهای گرافیکی در بسیاری از زمینه های آمار مدرن و یادگیری ماشین کاربردهای گسترده ای پیدا کرده اند.اتصالات متناسب متناسب (IPF) و انواع آن به روش پیش فرض برای برآورد مدل گرافیکی غیر مستقیم تبدیل شده است ، و در نتیجه در این زمینه فراگیر هستند.از آنجا که IPF یک رویکرد تکراری است ، همیشه به راحتی برای رژیم های داده مدرن با ابعاد بالا قابل مقیاس نیست.در این مقاله ما یک روش جدید و سریع غیر مداری را برای برآورد مدل گرافیکی مثبت مثبت در ابعاد بالا پیشنهاد می کنیم ، روشی که مستقیماً به کاستی های IPF و انواع آن می پردازد.علاوه بر این ، روش پیشنهادی دارای تعدادی از خصوصیات جذاب دیگر است.اول ، ما به طور رسمی نشان می دهیم که با افزایش ابعاد P ، نسبت نمودارهایی که روش پیشنهادی از نظر پیچیدگی محاسباتی و عملکرد از نظر پیشرفته تر است ، به 1 عمل می کند و اثربخشی آن را در تنظیمات مدرن تأیید می کند.دوم ، رویکرد پیشنهادی می تواند به راحتی با روشهای مبتنی بر آستانه غیر معنوی مقیاس پذیر برای انتخاب پراکندگی با ابعاد بالا ترکیب شود.سوم ، روش پیشنهادی دارای ضمانت های آماری با ابعاد بالا است.علاوه بر این ، آزمایش های عددی ما همچنین نشان می دهد که روش پیشنهادی بدون به خطر انداختن در دقت آماری ، به مقیاس پذیری می رسد.چهارم ، بر خلاف IPF ، که به احتمال گاوسی بستگی دارد ، روش پیشنهادی بسیار قوی تر است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
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 محصول همان جا 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
