اکسپرس 24
کتاب کاهش ابعاد در R: تکنیک‌ها و کاربردها

کتاب کاهش ابعاد در R: تکنیک‌ها و کاربردها

تگ‌ها: PCA در R R برای علم داده الگوریتم‌های کاهش ابعاد پردازش داده در R تحلیل داده با R تکنیک‌های کاهش ابعاد علم داده کاهش ابعاد داده کاهش ابعاد در R یادگیری ماشین

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاهش ابعاد در R: تکنیک‌ها و کاربردها

موضوع کلی: علم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: روش‌های کاهش ابعاد

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و کاهش ابعاد
  • 2. اهمیت کاهش ابعاد در تحلیل داده
  • 3. مروری بر کتابخانه‌های R برای کاهش ابعاد
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط R برای علم داده
  • 5. مفاهیم پایه واریانس و کوواریانس
  • 6. ماتریس کوواریانس و تفسیر آن
  • 7. مفهوم تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 8. الگوریتم PCA: گام به گام
  • 9. پیاده‌سازی PCA با استفاده از پکیج‌های R
  • 10. تفسیر نتایج PCA: واریانس تبیین شده
  • 11. انتخاب تعداد مؤلفه‌های اصلی
  • 12. کاربردهای PCA در مصورسازی داده‌ها
  • 13. PCA برای پیش‌پردازش داده‌ها
  • 14. PCA در یادگیری ماشین: کاهش ابعاد ویژگی‌ها
  • 15. PCA برای فشرده‌سازی داده‌ها
  • 16. تفاوت PCA و تحلیل عاملی
  • 17. تحلیل عاملی اکتشافی (EFA)
  • 18. شباهت‌ها و تفاوت‌های PCA و EFA
  • 19. پیاده‌سازی EFA در R
  • 20. تفسیر نتایج EFA
  • 21. کاربردهای EFA در مقیاس‌سازی
  • 22. تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA)
  • 23. مفاهیم پایه ICA: استقلال آماری
  • 24. الگوریتم ICA: گام به گام
  • 25. پیاده‌سازی ICA در R
  • 26. تفسیر نتایج ICA
  • 27. کاربردهای ICA در جداسازی منابع
  • 28. ICA برای حذف نویز
  • 29. ICA در پردازش سیگنال
  • 30. ICA در تحلیل داده‌های تصویر
  • 31. تکنیک‌های غیرخطی کاهش ابعاد
  • 32. نقشه‌برداری چندبعدی مقیاس‌بندی (MDS)
  • 33. مفاهیم پایه MDS: حفظ فواصل
  • 34. انواع MDS: متریک و غیرمتریک
  • 35. پیاده‌سازی MDS در R
  • 36. تفسیر نتایج MDS
  • 37. کاربردهای MDS در مصورسازی
  • 38. LLE: روش تزریق سرهم‌بندی محلی
  • 39. مفاهیم پایه LLE: حفظ همسایگی محلی
  • 40. الگوریتم LLE: گام به گام
  • 41. پیاده‌سازی LLE در R
  • 42. تفسیر نتایج LLE
  • 43. کاربردهای LLE در داده‌های غیرخطی
  • 44. t-SNE: توزیع t-SN
  • 45. مفاهیم پایه t-SNE: حفظ ساختار محلی
  • 46. الگوریتم t-SNE: گام به گام
  • 47. پیاده‌سازی t-SNE در R
  • 48. تفسیر نتایج t-SNE
  • 49. کاربردهای t-SNE در خوشه‌بندی و مصورسازی
  • 50. مقایسه روش‌های کاهش ابعاد خطی و غیرخطی
  • 51. انتخاب روش مناسب کاهش ابعاد
  • 52. ارزیابی کیفیت کاهش ابعاد
  • 53. کاهش ابعاد در داده‌های بزرگ
  • 54. کاهش ابعاد برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 55. تأثیر کاهش ابعاد بر دقت مدل‌ها
  • 56. کاهش ابعاد در یادگیری عمیق
  • 57. کاربرد کاهش ابعاد در پردازش زبان طبیعی
  • 58. کاهش ابعاد در بینایی ماشین
  • 59. کاهش ابعاد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 60. کاهش ابعاد در تحلیل سری‌های زمانی
  • 61. کاهش ابعاد در داده‌های شبکه‌ای
  • 62. کاهش ابعاد در داده‌های پزشکی
  • 63. کاهش ابعاد در داده‌های مالی
  • 64. کاهش ابعاد در داده‌های ژنتیکی
  • 65. کاهش ابعاد در داده‌های جغرافیایی
  • 66. کاهش ابعاد برای داده‌های متنی
  • 67. کاهش ابعاد برای داده‌های تصویری
  • 68. کاهش ابعاد برای داده‌های صوتی
  • 69. کاهش ابعاد برای داده‌های ویدئویی
  • 70. کاهش ابعاد و حریم خصوصی داده‌ها
  • 71. کاهش ابعاد و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 72. کاهش ابعاد و پایداری مدل‌ها
  • 73. کاهش ابعاد و تعمیم‌پذیری مدل‌ها
  • 74. کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی
  • 75. کاهش ابعاد در مواجهه با داده‌های پرت
  • 76. کاهش ابعاد و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 77. کاهش ابعاد در یادگیری تقویتی
  • 78. کاهش ابعاد و بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 79. کاهش ابعاد و سنجش شباهت
  • 80. کاهش ابعاد و دسته‌بندی داده‌ها
  • 81. کاهش ابعاد و خوشه‌بندی داده‌ها
  • 82. کاهش ابعاد و رگرسیون داده‌ها
  • 83. کاهش ابعاد و تحلیل اکتشافی داده‌ها
  • 84. کاهش ابعاد و پیش‌بینی روندها
  • 85. کاهش ابعاد و کشف الگوها
  • 86. کاهش ابعاد در سیستم‌های اطلاعاتی
  • 87. کاهش ابعاد و مدیریت دانش
  • 88. کاهش ابعاد و هوش تجاری
  • 89. کاهش ابعاد و تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 90. کاهش ابعاد و پردازش داده‌های حسگرها
  • 91. کاهش ابعاد و کاربردهای صنعتی
  • 92. کاهش ابعاد و تحقیقات علمی
  • 93. کاهش ابعاد در آینده علم داده
  • 94. چالش‌های پیش روی کاهش ابعاد
  • 95. راهکارهای نوین در کاهش ابعاد
  • 96. مرور جامع بر تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 97. کاربرد عملی کاهش ابعاد در پروژه‌ها
  • 98. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.