اکسپرس 24
کتاب آموزش کاربردی تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و تجزیه مقادیر منفرد (SVD) در علوم داده

کتاب آموزش کاربردی تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و تجزیه مقادیر منفرد (SVD) در علوم داده

تگ‌ها: PCA SVD آمار کاربردی تجزیه مقادیر منفرد تحلیل داده‌های چندمتغیره تحلیل مؤلفه‌های اصلی علوم داده کاهش ابعاد یادگیری بدون نظارت 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 آموزش کاربردی تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و تجزیه مقادیر منفرد (SVD) در علوم داده

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: تحلیل داده‌های چندمتغیره و کاهش ابعاد

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی جبر خطی در تحلیل داده‌های چندمتغیره
  • 2. مفهوم فضای برداری و تغییر پایه در علوم داده
  • 3. مروری بر ضرب داخلی و ضرب خارجی بردارها
  • 4. ماتریس‌های متقارن و ویژگی‌های هندسی آن‌ها
  • 5. مفهوم واریانس و کوواریانس در مجموعه‌داده‌های چندمتغیره
  • 6. محاسبه ماتریس کوواریانس و تفسیر آماری آن
  • 7. مقدمه‌ای بر مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
  • 8. حل معادله مشخصه برای استخراج بردارهای ویژه
  • 9. تفسیر هندسی بردارهای ویژه در فضای ویژگی‌ها
  • 10. مبانی و ضرورت کاهش ابعاد در کلان‌داده‌ها
  • 11. آشنایی با الگوریتم تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 12. مراحل گام‌به‌گام پیاده‌سازی PCA
  • 13. استانداردسازی داده‌ها و نقش آن در تحلیل مؤلفه‌ها
  • 14. محاسبه مؤلفه‌های اصلی از طریق ماتریس کوواریانس
  • 15. تفسیر مقادیر ویژه و نسبت واریانس تبیین‌شده
  • 16. انتخاب تعداد مؤلفه‌های اصلی بر اساس نمودار اسکری
  • 17. تجسم داده‌های چندبعدی با استفاده از PCA
  • 18. محدودیت‌های PCA در داده‌های غیرخطی
  • 19. مبانی ریاضی تجزیه مقادیر منفرد
  • 20. ارتباط میان SVD و تجزیه طیفی ماتریس‌ها
  • 21. استخراج ماتریس‌های متعامد و ماتریس قطری در SVD
  • 22. تجزیه مقادیر منفرد به عنوان تعمیمی از PCA
  • 23. کاربرد SVD در کاهش نویز داده‌ها
  • 24. فشرده‌سازی ماتریس‌ها با استفاده از SVD
  • 25. تقریب رتبه پایین در ماتریس‌های داده
  • 26. پیاده‌سازی PCA با استفاده از SVD در زبان پایتون
  • 27. تحلیل مؤلفه‌های اصلی در کتابخانه‌های یادگیری ماشین
  • 28. پیش‌پردازش داده‌های ورودی برای الگوریتم‌های کاهش ابعاد
  • 29. بررسی خطاهای ناشی از کاهش ابعاد
  • 30. تحلیل مولفه‌های اصلی هسته‌محور برای داده‌های غیرخطی
  • 31. کاربرد کاهش ابعاد در کاهش پیچیدگی محاسباتی مدل‌ها
  • 32. استفاده از PCA برای بهبود دقت الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 33. تجسم خوشه‌بندی داده‌ها پس از کاهش ابعاد
  • 34. ارزیابی کیفیت بازسازی داده‌ها پس از کاهش ابعاد
  • 35. مقایسه روش‌های کاهش ابعاد خطی و غیرخطی
  • 36. مدیریت داده‌های پرت در تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 37. کاربردهای تحلیل مؤلفه‌های اصلی در پردازش تصویر
  • 38. استخراج ویژگی‌های کلیدی در سری‌های زمانی با PCA
  • 39. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با کاهش ویژگی‌ها
  • 40. مطالعه موردی تحلیل داده‌های اقتصادی با PCA در چارچوب علمی
  • 41. استفاده از SVD در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 42. تحلیل همبستگی متغیرها با استفاده از نمودار بای‌پلات
  • 43. تفسیر بارهای عاملی در مؤلفه‌های اصلی
  • 44. روش‌های انتخاب ویژگی در مقابل استخراج ویژگی
  • 45. پیاده‌سازی الگوریتم‌های PCA در محیط‌های پردازش موازی
  • 46. بررسی پایداری مؤلفه‌های اصلی در نمونه‌برداری‌های مختلف
  • 47. گزارش‌نویسی و ارائه نتایج تحلیل‌های چندمتغیره
  • 48. اخلاق در تحلیل داده و پرهیز از سوگیری در مدل‌سازی
  • 49. نکات کاربردی در تفسیر نتایج PCA برای تصمیم‌گیری‌های مدیریتی
  • 50. خلاصه و جمع‌بندی تکنیک‌های کاهش ابعاد در علوم داده

📚 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.