کتاب آموزش کاربردی الگوریتم‌های طبقه‌بندی در یادگیری ماشین: رگرسیون لجستیک و نایو بیز با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی الگوریتم‌های طبقه‌بندی در یادگیری ماشین: رگرسیون لجستیک و نایو بیز

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌سازی آماری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه در تحلیل داده‌های آماری
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی مجموعه‌های آموزشی
• 4. بررسی توزیع‌های احتمالی در تحلیل داده‌ها
• 5. مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازی در مدل‌های یادگیری
• 6. آشنایی با رگرسیون لجستیک و کاربردهای آن
• 7. تبدیل رگرسیون خطی به مدل طبقه‌بندی با تابع سیگموئید
• 8. تفسیر ضرایب در مدل رگرسیون لجستیک
• 9. بررسی مرز تصمیم در مدل‌های طبقه‌بندی دوکلاسه
• 10. مفاهیم احتمالات شرطی و قضیه بیز
• 11. مبنای ریاضی الگوریتم طبقه‌بندی نایو بیز
• 12. فرضیه استقلال ویژگی‌ها در مدل نایو بیز
• 13. پیاده‌سازی مدل نایو بیز گوسی برای داده‌های پیوسته
• 14. پیاده‌سازی مدل نایو بیز چندجمله‌ای برای داده‌های متنی
• 15. مقایسه عملکرد رگرسیون لجستیک و نایو بیز
• 16. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی شامل دقت و صحت
• 17. مفهوم ماتریس اغتشاش در تحلیل عملکرد مدل
• 18. محاسبه معیارهای حساسیت و ویژگی در مدل‌سازی
• 19. استفاده از منحنی مشخصه عملکرد سیستم برای ارزیابی مدل
• 20. مفهوم بیش‌برازش و کم‌برازش در یادگیری ماشین
• 21. روش‌های منظم‌سازی برای بهبود پایداری مدل
• 22. استفاده از روش اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌سازی
• 23. مدیریت داده‌های نامتوازن در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 24. انتخاب ویژگی‌های کلیدی برای افزایش دقت مدل
• 25. تحلیل خطا در مدل‌های طبقه‌بندی و راهکارهای اصلاح
• 26. کاربرد رگرسیون لجستیک در پیش‌بینی‌های اقتصادی
• 27. استفاده از نایو بیز در طبقه‌بندی متون و تحلیل احساسات
• 28. پیاده‌سازی الگوریتم‌ها با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 29. آماده‌سازی داده‌های واقعی برای مدل‌های طبقه‌بندی
• 30. تفسیر خروجی‌های مدل و استخراج دانش از داده‌ها
• 31. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌ها
• 32. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های آماری
• 33. بررسی محدودیت‌های مدل‌های احتمالی کلاسیک
• 34. روش‌های ترکیبی برای ارتقای توان پیش‌بینی مدل
• 35. مستندسازی و ارائه نتایج مدل‌سازی یادگیری ماشین