کتاب اصول و کاربردهای معیارهای فاصله و شباهت در تحلیل داده‌های هوشمند با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول و کاربردهای معیارهای فاصله و شباهت در تحلیل داده‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: الگوریتم‌های تحلیل شباهت و خوشه‌بندی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی فضای برداری و مفهوم فاصله در علوم داده
  • 2. تعریف ریاضی و ویژگی‌های توابع فاصله
  • 3. بررسی فضای اقلیدسی و کاربرد آن در تحلیل داده
  • 4. تحلیل هندسی فاصله منهتن و کاربردهای آن در داده‌های با ابعاد بالا
  • 5. فاصله چبیشف و کاربرد آن در بهینه‌سازی و محدودیت‌های سیستم
  • 6. تحلیل ریاضی و ویژگی‌های فضای برداری L_p
  • 7. تعمیم فواصل L_p در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 8. مفهوم ضرب داخلی و ارتباط آن با معیارهای شباهت
  • 9. تحلیل شباهت کسینوسی در فضای برداری
  • 10. تفاوت‌های بنیادین فاصله اقلیدسی و شباهت کسینوسی
  • 11. کاربرد شباهت کسینوسی در تحلیل متن و بازیابی اطلاعات
  • 12. معرفی فاصله ماهالانوبیس و نقش ماتریس کوواریانس
  • 13. بررسی اثر همبستگی بین ویژگی‌ها در محاسبه فاصله ماهالانوبیس
  • 14. مقایسه فواصل غیرپارامتریک و پارامتریک در مدل‌سازی داده‌ها
  • 15. مفهوم فضای متریک و ویژگی‌های آن در الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 16. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگان بر اساس فواصل متریک
  • 17. تاثیر مقیاس‌بندی ویژگی‌ها بر محاسبه معیارهای فاصله
  • 18. نرمال‌سازی داده‌ها و اهمیت آن در تحلیل شباهت
  • 19. روش‌های کاهش ابعاد و تاثیر آن بر فواصل داده‌ای
  • 20. تحلیل شباهت در فضای داده‌های غیرساختاریافته
  • 21. معیارهای شباهت برای داده‌های دسته‌ای و اسمی
  • 22. فاصله جاکارد و کاربرد آن در تحلیل مجموعه‌ها
  • 23. فاصله همینگ در تحلیل داده‌های باینری و کدهای خطا
  • 24. بررسی فواصل مبتنی بر توزیع‌های احتمالی
  • 25. معیار واگرایی کولبک-لایبلر در تحلیل شباهت توزیع‌ها
  • 26. مفهوم خوشه‌بندی و نقش معیارهای فاصله در الگوریتم‌ها
  • 27. الگوریتم K-means و وابستگی آن به فاصله اقلیدسی
  • 28. الگوریتم خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و فواصل پیوند
  • 29. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی و نقش شعاع همسایگی
  • 30. ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی با استفاده از معیارهای فاصله درون‌گروهی
  • 31. چالش‌های نفرین ابعاد در محاسبات فاصله
  • 32. روش‌های تقریب فاصله برای داده‌های حجیم
  • 33. کاربرد معیارهای شباهت در سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
  • 34. تحلیل شباهت در داده‌های سری زمانی
  • 35. استفاده از فواصل پویا در تطبیق الگوهای زمانی
  • 36. پیاده‌سازی معیارهای فاصله در کتابخانه‌های پردازش داده
  • 37. بهینه‌سازی محاسبات فاصله با استفاده از ساختارهای داده‌ای درخت‌محور
  • 38. تکنیک‌های جستجوی نزدیک‌ترین همسایه تقریبی
  • 39. تحلیل حساسیت الگوریتم‌های خوشه‌بندی نسبت به انتخاب معیار فاصله
  • 40. مطالعه موردی: انتخاب معیار فاصله مناسب برای داده‌های واقعی
  • 41. اصول اخلاقی در مدل‌سازی داده و رعایت حریم خصوصی در تحلیل‌های شباهت
  • 42. گزارش‌دهی و تفسیر نتایج تحلیل‌های مبتنی بر شباهت در پروژه‌های صنعتی
تگ‌ها: الگوریتم خوشه بندی تحلیل داده تحلیل شباهت داده کاوی علوم داده فاصله اقلیدسی فاصله کسینوسی فاصله ماهالانوبیس فواصل ال-پی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.