کتاب آموزش کاربردی رگرسیون لجستیک برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی رفتار سیستم‌ها

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 آموزش کاربردی رگرسیون لجستیک برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی رفتار سیستم‌ها

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های آماری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی تحلیل داده و نقش مدل‌های احتمالی در تصمیم‌گیری
  • 2. مفاهیم پایه در آمار استنباطی و کاربرد آن در یادگیری ماشین
  • 3. آشنایی با متغیرهای وابسته کیفی و ضرورت رگرسیون لجستیک
  • 4. تفاوت‌های بنیادین رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک
  • 5. مفهوم تابع سیگموئید و نگاشت مقادیر به بازه احتمالی
  • 6. بررسی توزیع برنولی و نقش آن در مدل‌سازی داده‌های دوگانه
  • 7. ساختار ریاضی تابع هزینه در رگرسیون لجستیک
  • 8. روش‌های بهینه‌سازی و نزول گرادیان در آموزش مدل
  • 9. تفسیر ضرایب مدل و نسبت شانس در تحلیل آماری
  • 10. ارزیابی مدل با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
  • 11. مفاهیم دقت، فراخوانی و امتیاز اف در مدل‌های طبقه‌بندی
  • 12. کاربرد منحنی مشخصه عملکرد سیستم در تحلیل دقت مدل
  • 13. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای بهبود کارایی مدل
  • 14. مدیریت داده‌های پرت و مقادیر مفقود در مجموعه داده‌ها
  • 15. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها و تأثیر آن بر همگرایی الگوریتم
  • 16. رگرسیون لجستیک چندکلاسه و تعمیم مدل به بیش از دو دسته
  • 17. روش‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 18. تنظیم پارامترهای جریمه در مدل‌های لجستیک
  • 19. انتخاب ویژگی‌های کلیدی و کاهش ابعاد در تحلیل داده‌ها
  • 20. تحلیل هم‌خطی چندگانه و تأثیر آن بر پایداری مدل
  • 21. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پایتون برای پیاده‌سازی مدل
  • 22. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش و ارزیابی در محیط عملیاتی
  • 23. اعتبارسنجی متقاطع جهت اطمینان از تعمیم‌پذیری مدل
  • 24. پیاده‌سازی گام‌به‌گام رگرسیون لجستیک با استفاده از یادگیری ماشین
  • 25. تفسیر نتایج خروجی مدل برای تحلیل رفتار سیستم‌ها
  • 26. کاربرد مدل‌های لجستیک در پیش‌بینی تقاضا و رفتار کاربران
  • 27. تحلیل حساسیت و پایداری مدل در شرایط تغییر داده‌ها
  • 28. روش‌های بصری‌سازی مرزهای تصمیم‌گیری در فضای ویژگی‌ها
  • 29. ارزیابی عملکرد مدل در مواجهه با داده‌های نامتوازن
  • 30. استراتژی‌های مواجهه با داده‌های نامتوازن در رگرسیون لجستیک
  • 31. تلفیق نتایج رگرسیون لجستیک با سایر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 32. مطالعه موردی تحلیل داده‌های اقتصادی در چارچوب الگوهای آماری
  • 33. بررسی خطاهای رایج در مدل‌سازی و روش‌های رفع آن‌ها
  • 34. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای دستیابی به بهترین دقت
  • 35. مستندسازی فرآیند تحلیل و گزارش‌دهی نتایج به مدیران
  • 36. اصول اخلاق در تحلیل داده و صیانت از حریم خصوصی اطلاعات
  • 37. کاربردهای رگرسیون لجستیک در مدیریت سیستم‌های هوشمند
  • 38. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
  • 39. به‌روزرسانی مدل‌ها با داده‌های جدید و یادگیری مستمر
  • 40. استقرار مدل‌های رگرسیون لجستیک در محیط‌های عملیاتی
  • 41. پایش عملکرد مدل پس از استقرار در سیستم‌های واقعی
  • 42. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل برای درک بهتر منطق تصمیم‌گیری
  • 43. مروری بر پیشرفت‌های اخیر در مدل‌سازی احتمالی داده‌ها
  • 44. جمع‌بندی و مسیرهای یادگیری پیشرفته در تحلیل هوشمند داده‌ها

📚 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.