کتاب آموزش کاربردی رگرسیون لجستیک و شاخص‌های ارزیابی عملکرد مدل‌ها در تحلیل داده‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی رگرسیون لجستیک و شاخص‌های ارزیابی عملکرد مدل‌ها در تحلیل داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های آماری

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های طبقه‌بندی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه در تحلیل داده‌های طبقه‌بندی‌ شده
  • 2. آشنایی با متغیرهای وابسته کیفی و رگرسیون لجستیک
  • 3. تفاوت‌های بنیادی رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک
  • 4. مفهوم احتمالات و شانس در مدل‌سازی آماری
  • 5. بررسی تابع لجستیک و منحنی سیگموئید
  • 6. نقش تابع احتمال در مدل‌سازی پدیده‌های دووجهی
  • 7. ساختار مدل رگرسیون لجستیک ساده
  • 8. تخمین پارامترها به روش حداکثر درست‌نمایی
  • 9. مفهوم تابع هزینه در بهینه‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 10. الگوریتم گرادیان کاهشی در برازش مدل لجستیک
  • 11. انتخاب ویژگی‌ها و پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 12. مدیریت داده‌های پرت و مقادیر مفقود در تحلیل‌های آماری
  • 13. مفاهیم ماتریس آشفتگی و اجزای آن
  • 14. محاسبه دقت و صحت در مدل‌های طبقه‌بندی
  • 15. شاخص‌های حساسیت و ویژگی در ارزیابی مدل
  • 16. مفهوم امتیاز اف-وان و کاربرد آن در داده‌های نامتوازن
  • 17. تحلیل منحنی مشخصه عملکرد سیستم
  • 18. محاسبه سطح زیر منحنی در ارزیابی دقت مدل
  • 19. ارزیابی مدل‌های لجستیک چندکلاسه
  • 20. تفسیر ضرایب رگرسیون لجستیک و نسبت‌های شانس
  • 21. اعتبارسنجی متقاطع و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 22. تنظیم مدل و روش‌های منظم‌سازی برای بهبود عملکرد
  • 23. بررسی مفروضات آماری در رگرسیون لجستیک
  • 24. کاربرد مدل‌های لجستیک در پیش‌بینی رفتارهای اقتصادی
  • 25. تحلیل داده‌های آماری در حوزه‌های سلامت و پزشکی
  • 26. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پایتون برای تحلیل آماری
  • 27. پیاده‌سازی گام‌به‌گام رگرسیون لجستیک در محیط کدنویسی
  • 28. گزارش‌گیری از نتایج تحلیل و تفسیر خروجی‌های نرم‌افزاری
  • 29. بررسی پایداری مدل در مواجهه با داده‌های جدید
  • 30. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی در مقیاس بزرگ
  • 31. بهینه‌سازی نرخ یادگیری در مدل‌های لجستیک
  • 32. تحلیل حساسیت مدل نسبت به تغییرات متغیرهای ورودی
  • 33. روش‌های جایگزین برای بهبود تفکیک‌‌پذیری مدل
  • 34. ملاحظات اخلاقی و ضوابط علمی در گزارش نتایج تحلیل داده
  • 35. مستندسازی فرآیند تحلیل و ارزیابی عملکرد مدل‌ها
تگ‌ها: Logistic Regression ارزیابی عملکرد مدل تحلیل داده رگرسیون لجستیک طبقه‌بندی داده‌ها علم داده معیارهای ارزیابی مدل هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری نظارت شده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.