اکسپرس 24
کتاب مبانی رگرسیون خطی در علم داده

کتاب مبانی رگرسیون خطی در علم داده

تگ‌ها: آمار آموزش علم داده پیش بینی تحلیل داده رگرسیون رگرسیون خطی علم داده مدل سازی آماری هوش مصنوعی 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 مبانی رگرسیون خطی در علم داده

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدل‌سازی آماری و پیش‌بینی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و رگرسیون خطی
  • 2. مفاهیم پایه رگرسیون خطی
  • 3. انواع رگرسیون خطی
  • 4. کاربرد رگرسیون خطی در علم داده
  • 5. نصب و راه‌اندازی ابزارهای علم داده
  • 6. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون
  • 7. مبانی زبان پایتون برای علم داده
  • 8. کتابخانه‌های کلیدی پایتون: NumPy
  • 9. کتابخانه‌های کلیدی پایتون: Pandas
  • 10. کتابخانه‌های کلیدی پایتون: Matplotlib
  • 11. کتابخانه‌های کلیدی پایتون: Scikit-learn
  • 12. مقدمه‌ای بر آمار و احتمالات در علم داده
  • 13. مفاهیم آماری پایه: میانگین، میانه، مد
  • 14. واریانس و انحراف معیار
  • 15. توزیع‌های احتمالی: نرمال، یکنواخت
  • 16. توزیع‌های گسسته: برنولی، دوجمله‌ای
  • 17. مفاهیم آماری برای رگرسیون
  • 18. همبستگی و کوواریانس
  • 19. آزمون فرض آماری
  • 20. مفهوم p-value
  • 21. رگرسیون خطی ساده (یک متغیر مستقل)
  • 22. فرمول رگرسیون خطی ساده
  • 23. تفسیر ضرایب رگرسیون
  • 24. مفهوم خطای استاندارد ضرایب
  • 25. فاصله اطمینان برای ضرایب
  • 26. آزمون فرض برای شیب
  • 27. آزمون فرض برای عرض از مبدأ
  • 28. معیارهای ارزیابی مدل رگرسیون خطی ساده
  • 29. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 30. ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
  • 31. ضریب تعیین (R-squared)
  • 32. ضریب تعیین تعدیل شده
  • 33. مراحل آماده‌سازی داده برای رگرسیون
  • 34. پاکسازی داده‌ها: مقادیر گمشده
  • 35. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 36. تبدیل داده‌ها: نرمال‌سازی و استانداردسازی
  • 37. انتخاب ویژگی‌های مناسب
  • 38. رگرسیون خطی چندگانه (چند متغیر مستقل)
  • 39. فرمول رگرسیون خطی چندگانه
  • 40. تفسیر ضرایب در رگرسیون چندگانه
  • 41. مفهوم هم‌خطی (Multicollinearity)
  • 42. شناسایی و مدیریت هم‌خطی
  • 43. مدل‌سازی با رگرسیون خطی چندگانه
  • 44. انتخاب بهترین مدل رگرسیون
  • 45. معیارهای ارزیابی مدل رگرسیون چندگانه
  • 46. مفاهیم پیشرفته در رگرسیون خطی
  • 47. رگرسیون خطی با متغیرهای طبقه‌ای
  • 48. کدگذاری متغیرهای طبقه‌ای: One-Hot Encoding
  • 49. کدگذاری متغیرهای طبقه‌ای: Dummy Encoding
  • 50. تعامل متغیرها (Interaction Terms)
  • 51. مدل‌سازی با متغیرهای تعاملی
  • 52. رگرسیون چندجمله‌ای (Polynomial Regression)
  • 53. تبدیل متغیرها برای رگرسیون چندجمله‌ای
  • 54. ارزیابی مدل‌های رگرسیون چندجمله‌ای
  • 55. مفاهیم مربوط به پیش‌بینی با رگرسیون
  • 56. نحوه استفاده از مدل برای پیش‌بینی
  • 57. تولید پیش‌بینی‌های جدید
  • 58. فاصله اطمینان برای پیش‌بینی
  • 59. فاصله اطمینان برای میانگین پاسخ
  • 60. فاصله اطمینان برای پیش‌بینی منفرد
  • 61. اعتبارسنجی مدل (Model Validation)
  • 62. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 63. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 64. K-Fold Cross-Validation
  • 65. تکنیک‌های بهبود مدل رگرسیون
  • 66. تکنیک انتخاب ویژگی: Forward Selection
  • 67. تکنیک انتخاب ویژگی: Backward Elimination
  • 68. تکنیک انتخاب ویژگی: Stepwise Regression
  • 69. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری در علم داده
  • 70. مفاهیم آماری برای تصمیم‌گیری
  • 71. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی (مقدماتی)
  • 72. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 73. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین
  • 74. تفاوت رگرسیون با طبقه‌بندی
  • 75. کاربردهای عملی رگرسیون خطی در کسب‌وکار
  • 76. کاربرد در پیش‌بینی فروش
  • 77. کاربرد در تحلیل بازار
  • 78. کاربرد در تحلیل مالی
  • 79. کاربرد در پیش‌بینی قیمت مسکن
  • 80. کاربرد در تحلیل عوامل مؤثر بر رضایت مشتری
  • 81. ملاحظات اخلاقی در علم داده
  • 82. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 83. شفافیت در مدل‌سازی
  • 84. مسئولیت‌پذیری در نتایج
  • 85. جمع‌بندی مباحث رگرسیون خطی
  • 86. مرور کلی بر مفاهیم آموخته شده
  • 87. مسیرهای یادگیری پیشرفته در علم داده
  • 88. منابع برای مطالعه بیشتر
  • 89. راهنمای عملی پیاده‌سازی رگرسیون خطی
  • 90. مثال گام به گام با داده‌های واقعی
  • 91. تفسیر نتایج در سناریوهای واقعی
  • 92. اشکال‌زدایی در مدل‌های رگرسیون
  • 93. بهینه‌سازی پارامترهای مدل

📚 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.