دوره رگرسیون لجستیک: مبانی و کاربردها در تحلیل داده‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره رگرسیون لجستیک: مبانی و کاربردها در تحلیل داده‌ها

موضوع کلی: یادگیری ماشین و داده‌کاوی

موضوع میانی: الگوریتم‌های طبقه‌بندی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و داده‌کاوی
• 2. مفاهیم اساسی طبقه‌بندی در یادگیری ماشین
• 3. رگرسیون لجستیک: معرفی و کاربردها
• 4. تابع سیگموئید و نقش آن در رگرسیون لجستیک
• 5. احتمال و رگرسیون لجستیک
• 6. محاسبه احتمال وقوع یک رویداد با استفاده از رگرسیون لجستیک
• 7. تابع هزینه (Cost Function) در رگرسیون لجستیک
• 8. روش گرادیان کاهشی (Gradient Descent) و بهینه‌سازی رگرسیون لجستیک
• 9. نرخ یادگیری (Learning Rate) و تاثیر آن بر همگرایی
• 10. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک با استفاده از پایتون
• 11. کتابخانه‌های پایتون برای رگرسیون لجستیک: Scikit-learn
• 12. آماده‌سازی داده‌ها برای رگرسیون لجستیک
• 13. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
• 14. انتخاب ویژگی (Feature Selection) در رگرسیون لجستیک
• 15. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) و تاثیر آن بر دقت مدل
• 16. ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک
• 17. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 18. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall) و امتیاز F1
• 19. منحنی ROC و AUC
• 20. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting) در رگرسیون لجستیک
• 21. تنظیم‌سازی (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 22. L1 و L2 Regularization در رگرسیون لجستیک
• 23. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 24. رگرسیون لجستیک چندگانه (Multinomial Logistic Regression)
• 25. مدل‌های رگرسیون لجستیک برای داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
• 26. تکنیک‌های نمونه‌برداری بیش از حد (Oversampling) و کمتر از حد (Undersampling)
• 27. استفاده از وزن‌دهی کلاس (Class Weighting) در رگرسیون لجستیک
• 28. کاربردهای رگرسیون لجستیک در پزشکی
• 29. تشخیص بیماری با استفاده از رگرسیون لجستیک
• 30. کاربردهای رگرسیون لجستیک در بازاریابی
• 31. پیش‌بینی رفتار مشتری با استفاده از رگرسیون لجستیک
• 32. کاربردهای رگرسیون لجستیک در مالیه
• 33. اعتبارسنجی ریسک اعتباری با استفاده از رگرسیون لجستیک
• 34. رگرسیون لجستیک و تحلیل ریسک
• 35. مقایسه رگرسیون لجستیک با سایر الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 36. درخت تصمیم (Decision Tree) و رگرسیون لجستیک
• 37. ماشین بردار پشتیبان (SVM) و رگرسیون لجستیک
• 38. شبکه‌های عصبی (Neural Networks) و رگرسیون لجستیک
• 39. انتخاب بهترین مدل طبقه‌بندی
• 40. بهینه‌سازی پارامترهای مدل رگرسیون لجستیک
• 41. روش‌های جستجوی شبکه (Grid Search) و جستجوی تصادفی (Random Search)
• 42. تفسیرپذیری مدل رگرسیون لجستیک
• 43. اهمیت ویژگی‌ها در رگرسیون لجستیک
• 44. رگرسیون لجستیک و تحلیل بقا (Survival Analysis)
• 45. رگرسیون لجستیک و مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (Generalized Linear Models)
• 46. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک در مقیاس بزرگ
• 47. استفاده از Spark برای رگرسیون لجستیک
• 48. رگرسیون لجستیک و پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 49. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با استفاده از رگرسیون لجستیک
• 50. رگرسیون لجستیک و تشخیص هرزنامه (Spam Detection)
• 51. رگرسیون لجستیک و سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 52. چالش‌ها و محدودیت‌های رگرسیون لجستیک
• 53. روش‌های مقابله با داده‌های پرت (Outliers)
• 54. رگرسیون لجستیک و داده‌های گمشده (Missing Data)
• 55. آینده رگرسیون لجستیک و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی
• 56. منابع بیشتر برای یادگیری رگرسیون لجستیک
• 57. ابزارهای آنلاین برای رگرسیون لجستیک
• 58. مطالعه موردی: رگرسیون لجستیک در یک پروژه واقعی