کتاب آمار کاربردی برای تحلیل داده و مدل‌سازی هوشمند 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 آمار کاربردی برای تحلیل داده و مدل‌سازی هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مبانی ریاضی و آماری در یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه و نقش آمار در یادگیری ماشین
  • 2. انواع داده‌ها و مقیاس‌های اندازه‌گیری در تحلیل آماری
  • 3. جمع‌آوری داده‌ها و روش‌های نمونه‌گیری استاندارد
  • 4. شاخص‌های مرکزی میانگین میانه و نما در تحلیل داده
  • 5. شاخص‌های پراکندگی واریانس و انحراف معیار
  • 6. تحلیل توزیع‌های احتمالی گسسته و کاربرد آن‌ها
  • 7. توزیع نرمال و اهمیت آن در مدل‌سازی هوشمند
  • 8. نظریه احتمال و قضایای اساسی در علوم داده
  • 9. استنباط آماری و برآوردگرهای نااریب
  • 10. فاصله‌های اطمینان و تفسیر نتایج در مدل‌سازی
  • 11. آزمون فرض آماری و سطح معناداری
  • 12. آزمون‌های پارامتریک برای مقایسه میانگین گروه‌ها
  • 13. آزمون‌های غیرپارامتریک در تحلیل داده‌های غیرنرمال
  • 14. تحلیل همبستگی پیرسون و اسپیرمن
  • 15. مبانی رگرسیون خطی ساده در پیش‌بینی داده‌ها
  • 16. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
  • 17. رگرسیون چندگانه و بررسی اثر متغیرهای مستقل
  • 18. روش‌های انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد داده
  • 19. مفهوم بیش‌برازش و کم‌برازش در یادگیری ماشین
  • 20. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای ارزیابی مدل
  • 21. تحلیل واریانس آنوا برای مقایسه مدل‌ها
  • 22. توزیع‌های چندمتغیره و کوواریانس در تحلیل داده
  • 23. مبانی یادگیری بیزی و احتمال شرطی
  • 24. کاربرد قضایای بیز در طبقه‌بندی هوشمند داده‌ها
  • 25. روش‌های کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 26. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و تحلیل آماری گروه‌ها
  • 27. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده و نقش توزیع‌های آماری
  • 28. مبانی نظری مدل‌های طبقه‌بندی لجستیک
  • 29. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی روندهای آینده
  • 30. کاربرد آماره‌های ناپارامتریک در داده‌کاوی
  • 31. ارزیابی دقت مدل با ماتریس درهم‌ریختگی
  • 32. منحنی‌های عملکرد و شاخص‌های سنجش مدل
  • 33. مفاهیم داده‌های پرت و روش‌های شناسایی آن‌ها
  • 34. روش‌های نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌های ورودی
  • 35. تأثیر نویز در مدل‌سازی آماری و روش‌های کاهش آن
  • 36. مبانی نظری شبکه‌های عصبی از منظر آماری
  • 37. شبیه‌سازی مونت‌کارلو در تحلیل‌های آماری
  • 38. استفاده از آمار در بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 39. تحلیل حساسیت در مدل‌های هوشمند
  • 40. اخلاق در پردازش داده و رعایت حریم خصوصی کاربران
  • 41. گزارش‌نویسی علمی و مصورسازی آماری یافته‌ها
تگ‌ها: آمار در یادگیری ماشین آمار کاربردی تحلیل آماری داده‌ها تحلیل داده ریاضیات برای هوش مصنوعی علوم داده مدل‌سازی آماری هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری نظارت شده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.