اکسپرس 24
کتاب تخمین‌گرهای M و کاربرد آن‌ها در تحلیل داده‌های هندسی

کتاب تخمین‌گرهای M و کاربرد آن‌ها در تحلیل داده‌های هندسی

تگ‌ها: آمار پیشرفته بهینه‌سازی بیضی‌گون منظم تحلیل داده هندسی تخمین‌گر M تخمین‌گرهای آماری ریاضیات کاربردی فاصله‌گذاری اجسام محدب

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 تخمین‌گرهای M و کاربرد آن‌ها در تحلیل داده‌های هندسی

موضوع کلی: ریاضیات کاربردی و بهینه‌سازی

موضوع میانی: روش‌های آماری پیشرفته و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مفاهیم هندسه محدب
  • 2. اصول تخمین‌گرهای M
  • 3. خواص اساسی تخمین‌گرهای M
  • 4. ساختارهای M-الپسوئیدی منظم
  • 5. ماتریس‌های کوواریانس و تخمین‌گرهای M
  • 6. مفاهیم فاصله بین اجسام محدب
  • 7. کاربرد فاصله‌ها در تحلیل داده
  • 8. مقدمه‌ای بر روش‌های آماری پیشرفته
  • 9. تحلیل داده‌های چندمتغیره
  • 10. روش‌های کاهش بعد
  • 11. تحلیل مولفه‌های اصلی
  • 12. تحلیل عاملی
  • 13. تحلیل تشخیص
  • 14. تحلیل خوشه‌ای
  • 15. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 16. یادگیری نظارت شده
  • 17. رگرسیون خطی
  • 18. رگرسیون لجستیک
  • 19. ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 20. درختان تصمیم
  • 21. جنگل‌های تصادفی
  • 22. تقویت گرادیان
  • 23. یادگیری نظارت نشده
  • 24. خوشه‌بندی K-Means
  • 25. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 26. آنالیز مولفه مستقل
  • 27. کاهش ابعاد غیرخطی
  • 28. یادگیری عمیق
  • 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 31. شبکه‌های مولد تخاصمی
  • 32. پردازش زبان طبیعی
  • 33. مدل‌های زبانی
  • 34. ترجمه ماشینی
  • 35. خلاصه‌سازی متن
  • 36. تحلیل احساسات
  • 37. بینایی ماشین
  • 38. تشخیص اشیا
  • 39. تقسیم‌بندی تصویر
  • 40. تشخیص چهره
  • 41. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی
  • 42. بهینه‌سازی خطی
  • 43. بهینه‌سازی غیرخطی
  • 44. بهینه‌سازی محدب
  • 45. الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 46. گرادیان کاهشی
  • 47. بهینه‌سازی تصادفی
  • 48. بهینه‌سازی کوشی-نیوتن
  • 49. بهینه‌سازی شبه-نیوتن
  • 50. بهینه‌سازی مقید
  • 51. روش ضرایب لاگرانژ
  • 52. روش‌های نقطه درونی
  • 53. کاربرد بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 54. تنظیم هایپرپارامتر
  • 55. بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 56. تنظیم منظم‌سازی
  • 57. کاربرد بهینه‌سازی در تحلیل داده
  • 58. انتخاب ویژگی
  • 59. فشرده‌سازی داده
  • 60. تشخیص ناهنجاری
  • 61. تحلیل سری‌های زمانی
  • 62. مدل‌های ARIMA
  • 63. مدل‌های GARCH
  • 64. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 65. تحلیل آماری داده‌های مکانی
  • 66. شاخص‌های همبستگی مکانی
  • 67. مدل‌های رگرسیون مکانی
  • 68. تحلیل عاملی مکانی
  • 69. کاربرد تخمین‌گرهای M در آمار
  • 70. کاربرد تخمین‌گرهای M در اقتصاد
  • 71. کاربرد تخمین‌گرهای M در علوم اجتماعی
  • 72. تخمین‌گرهای M مقاوم
  • 73. قالب‌بندی M-الپسوئیدها
  • 74. فاصله‌های بین مجموعه‌های محدب
  • 75. کاربرد فاصله‌های محدب در بینایی ماشین
  • 76. کاربرد فاصله‌های محدب در پردازش تصویر
  • 77. کاربرد فاصله‌های محدب در رباتیک
  • 78. کاربرد فاصله‌های محدب در ژئومتری محاسباتی
  • 79. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای آماری
  • 80. کاربرد R در تحلیل داده
  • 81. کاربرد Python در تحلیل داده
  • 82. کاربرد SPSS در تحلیل داده
  • 83. کاربرد SAS در تحلیل داده
  • 84. نرم‌افزارهای تحلیل داده‌های هندسی
  • 85. تکنیک‌های بصری‌سازی داده‌های هندسی
  • 86. ترسیم اجسام محدب
  • 87. نمایش M-الپسوئیدها
  • 88. بصری‌سازی فاصله‌های بین اجسام
  • 89. اصول گزارش‌دهی نتایج آماری
  • 90. مبانی اخلاق در تحلیل داده
  • 91. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 92. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
  • 93. چالش‌های تحلیل داده در دنیای واقعی
  • 94. آینده تحلیل داده و بهینه‌سازی

📚 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.