کتاب تحلیل ممیز خطی (LDA)؛ راهنمای کاربردی کاهش ابعاد و استخراج ویژگی با زبان برنامه‌نویسی R 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 تحلیل ممیز خطی (LDA)؛ راهنمای کاربردی کاهش ابعاد و استخراج ویژگی با زبان برنامه‌نویسی R

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: یادگیری ماشین و کاهش ابعاد داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی تحلیل داده و ضرورت کاهش ابعاد در یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی R برای تحلیل‌های آماری
  • 3. مفاهیم پایه در تحلیل ممیز خطی و فلسفه جداسازی کلاس‌ها
  • 4. تفاوت تحلیل ممیز خطی با تحلیل مؤلفه‌های اصلی PCA
  • 5. بررسی مفروضات آماری در مدل‌های تحلیل ممیز خطی
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی برای مدل‌های طبقه‌بندی
  • 7. محاسبه میانگین گروه‌ها و ماتریس پراکندگی درون‌گروهی
  • 8. محاسبه ماتریس پراکندگی بین‌گروهی در تحلیل ممیز
  • 9. استخراج مقادیر ویژه و بردارهای ویژه در فضای ویژگی
  • 10. تبدیل فضای داده به فضای ممیز بهینه
  • 11. پیاده‌سازی گام‌به‌گام تحلیل ممیز خطی با استفاده از R
  • 12. بررسی تابع هدف در تحلیل ممیز خطی و بهینه‌سازی آن
  • 13. تفسیر بردارهای ممیز و اهمیت ویژگی‌های استخراج شده
  • 14. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد R برای مدل‌سازی LDA
  • 15. ارزیابی دقت مدل‌های طبقه‌بندی با ماتریس اغتشاش
  • 16. تحلیل ممیز خطی برای کاهش ابعاد در مسائل چندکلاسه
  • 17. استخراج ویژگی‌های کلیدی جهت بهبود کارایی الگوریتم‌های یادگیری
  • 18. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌های کاهش ابعاد
  • 19. بررسی پایداری مدل LDA در مواجهه با داده‌های نویزدار
  • 20. مقایسه عملکرد تحلیل ممیز خطی با مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 21. کاربرد LDA در کاهش ابعاد داده‌های با ابعاد بالا
  • 22. مصورسازی داده‌های چندبعدی در فضای دوبعدی با استفاده از LDA
  • 23. تحلیل حساسیت مدل‌های ممیز نسبت به توزیع داده‌ها
  • 24. روش‌های انتخاب ویژگی بر اساس ضرایب تحلیل ممیز
  • 25. بررسی هم‌خطی چندگانه و تأثیر آن بر نتایج LDA
  • 26. تکنیک‌های مدیریت داده‌های پرت در تحلیل ممیز
  • 27. پیاده‌سازی یک پروژه عملی تحلیل داده‌های واقعی در محیط R
  • 28. ارزیابی مدل‌های کاهش ابعاد در کاربردهای صنعتی و پژوهشی
  • 29. بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای افزایش دقت طبقه‌بندی
  • 30. گزارش‌نویسی و تفسیر آماری نتایج تحلیل ممیز خطی
تگ‌ها: LDA در R آنالیز داده‌های چندمتغیره استخراج ویژگی برنامه‌نویسی آماری تحلیل آماری تحلیل ممیز خطی علم داده کاهش ابعاد داده‌ها مدل‌سازی پیش‌بینانه یادگیری ماشین با R

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.