دوره آموزش کاربردی الگوریتم رگرسیون نزدیک‌ترین همسایگی (k-NN) در تحلیل داده‌های آماری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی الگوریتم رگرسیون نزدیک‌ترین همسایگی (k-NN) در تحلیل داده‌های آماری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: یادگیری ماشین با رویکرد تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی آمار و تحلیل داده‌های پیش‌بینی‌کننده
• 2. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده در تحلیل داده
• 3. مفهوم فضای ویژگی و فاصله‌های هندسی در داده‌کاوی
• 4. مبانی ریاضی فاصله اقلیدسی در تحلیل آماری
• 5. معرفی الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی در رگرسیون
• 6. تفاوت رگرسیون و طبقه‌بندی در الگوریتم k-NN
• 7. آماده‌سازی داده‌ها و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
• 8. اهمیت مقیاس‌بندی داده‌ها در دقت پیش‌بینی
• 9. انتخاب پارامتر k و تأثیر آن بر پیچیدگی مدل
• 10. پدیده‌ی بیش‌برازش و کم‌برازش در رگرسیون k-NN
• 11. روش‌های محاسبه فاصله منهتن و فاصله مینکوفسکی
• 12. استفاده از وزن‌دهی معکوس فاصله در پیش‌بینی دقیق‌تر
• 13. پیاده‌سازی الگوریتم k-NN با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 14. تحلیل ساختار داده‌های آموزشی و آزمایشی
• 15. روش‌های ارزیابی مدل‌های رگرسیونی با معیارهای میانگین مربعات خطا
• 16. کاربرد الگوریتم k-NN در تحلیل‌های سری زمانی اقتصادی
• 17. مدیریت داده‌های پرت و تأثیر آن‌ها بر الگوریتم
• 18. بهینه‌سازی پارامتر k با استفاده از روش اعتبارسنجی متقابل
• 19. تحلیل حساسیت مدل نسبت به ویژگی‌های نامرتبط
• 20. پیاده‌سازی عملی رگرسیون k-NN در تحلیل داده‌های بازار
• 21. روش‌های کاهش ابعاد قبل از اجرای الگوریتم k-NN
• 22. بررسی کارایی الگوریتم در مجموعه‌داده‌های با ابعاد بالا
• 23. استفاده از ساختارهای داده‌ای درخت KD برای افزایش سرعت جستجو
• 24. تحلیل خطاهای مدل و روش‌های بهبود دقت پیش‌بینی
• 25. مقایسه رگرسیون k-NN با رگرسیون خطی چندگانه
• 26. کاربرد مدل‌های مبتنی بر همسایگی در پیش‌بینی تقاضا
• 27. مدیریت داده‌های مفقود در پیش‌پردازش برای رگرسیون
• 28. پیاده‌سازی مدل‌های ترکیبی با استفاده از k-NN
• 29. تفسیر نتایج پیش‌بینی در مدل‌های غیرپارامتریک
• 30. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌های کلان
• 31. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل‌های آماری
• 32. پروژه نهایی: پیاده‌سازی سیستم پیش‌بینی عددی با استفاده از k-NN