اکسپرس 24
کتاب الگوریتم‌های مبتنی بر تخمین چگالی: Kernel Density Estimation

کتاب الگوریتم‌های مبتنی بر تخمین چگالی: Kernel Density Estimation

تگ‌ها: KDE Kernel Density Estimation آمار ناپارامتریک پایتون تحلیل داده تخمین چگالی هسته تخمین چگالی 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 الگوریتم‌های مبتنی بر تخمین چگالی: Kernel Density Estimation

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. تخمین چگالی: مفهوم و کاربرد
  • 2. معرفی رویکردهای ناپارامتریک در تخمین چگالی
  • 3. مقایسه روش‌های پارامتریک و ناپارامتریک
  • 4. تاریخچه و انگیزه توسعه Kernel Density Estimation
  • 5. تعریف ریاضی کرنل و ویژگی‌های آن
  • 6. انواع توابع کرنل: گاوسی، یکنواخت، مثلثی و اپانچنیکف
  • 7. تأثیر انتخاب کرنل بر تخمین چگالی
  • 8. پهنای باند: پارامتر کلیدی در KDE
  • 9. تأثیر پهنای باند بر بایاس و واریانس تخمین
  • 10. روش‌های انتخاب پهنای باند: قانون Silverman
  • 11. انتخاب پهنای باند با اعتبارسنجی متقابل
  • 12. روش‌های بهینه‌سازی پهنای باند مبتنی بر داده
  • 13. پیاده‌سازی KDE در یک بعد
  • 14. پیاده‌سازی KDE در دو بعد
  • 15. تخمین چگالی چندمتغیره با کرنل
  • 16. چالش‌های ابعاد بالا و نفرین ابعاد
  • 17. روش‌های کاهش ابعاد برای KDE
  • 18. مقایسه KDE با هیستوگرام
  • 19. مزایا و معایب KDE نسبت به هیستوگرام
  • 20. تخمین چگالی با مرزهای محدود
  • 21. مدیریت داده‌های پرت در تخمین چگالی
  • 22. KDE برای داده‌های گسسته
  • 23. KDE برای داده‌های مدور و زاویه‌ای
  • 24. تخمین چگالی شرطی با کرنل
  • 25. KDE در تشخیص ناهنجاری
  • 26. KDE در خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی
  • 27. KDE در طبقه‌بندی با رویکرد بیزین
  • 28. KDE در بازنمایی داده‌های نرمال‌سازی شده
  • 29. KDE در تحلیل سری‌های زمانی
  • 30. KDE برای تخمین تابع توزیع تجمعی
  • 31. روش‌های سریع محاسباتی برای KDE
  • 32. تبدیل فوریه سریع در KDE
  • 33. KDE با کرنل‌های تطبیقی
  • 34. KDE با پهنای باند متغیر
  • 35. روش‌های نمونه‌برداری مجدد برای بهبود KDE
  • 36. KDE در یادگیری بدون ناظر
  • 37. KDE در یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 38. KDE در تحلیل چگالی احتمال خروجی مدل
  • 39. KDE در ارزیابی مدل‌های مولد
  • 40. KDE در پردازش تصویر
  • 41. KDE در بینایی ماشین
  • 42. KDE در ژئواستاتیستیک
  • 43. KDE در اقتصادسنجی
  • 44. KDE در پزشکی و بیوانفورماتیک
  • 45. KDE در تحلیل ترافیک و حمل‌ونقل
  • 46. مقایسه KDE با روش‌های مبتنی بر همسایگی
  • 47. KDE و تابع核 رگرسیون
  • 48. KDE و تخمین گرادیان چگالی
  • 49. KDE و تحلیل خوشه‌های سلسله‌مراتبی
  • 50. راه‌های ارزیابی کیفیت تخمین چگالی
  • 51. معیارهای خطا در KDE
  • 52. KDE در چارچوب یادگیری عمیق
  • 53. KDE در مدل‌های ترکیبی
  • 54. KDE با داده‌های گمشده
  • 55. KDE برای داده‌های ناهمگن
  • 56. KDE در تخمین چگالی چندحالته
  • 57. KDE در تحلیل ناپایداری و چندحالتی
  • 58. بهبود KDE با روش‌های منظم‌سازی
  • 59. KDE در تحلیل بقا
  • 60. KDE در تحلیل رگرسیون ناپارامتریک
  • 61. KDE در یادگیری انتقالی
  • 62. پیاده‌سازی KDE با کتابخانه Scikit-learn
  • 63. پیاده‌سازی KDE با کتابخانه Statsmodels
  • 64. بهینه‌سازی KDE برای داده‌های حجیم
  • 65. KDE در تحلیل شبکه‌های پیچیده
  • 66. KDE در تحلیل داده‌های متنی
  • 67. KDE در تحلیل داده‌های صوتی
  • 68. KDE در تحلیل داده‌های مالی
  • 69. KDE در تحلیل داده‌های اقلیمی
  • 70. مقایسه KDE با روش‌های مدرن تخمین چگالی
  • 71. KDE در چارچوب بیزین
  • 72. KDE در یادگیری تقویتی
  • 73. KDE در تحلیل عدم قطعیت
  • 74. KDE در تشخیص تغییرات
  • 75. KDE در تحلیل داده‌های جریانی
  • 76. KDE در تحلیل داده‌های فضایی
  • 77. KDE در تحلیل داده‌های زمانی
  • 78. KDE در تحلیل داده‌های توزیع‌شده
  • 79. KDE در تحلیل داده‌های با نویز بالا
  • 80. KDE در تحلیل داده‌های با ابعاد پایین
  • 81. KDE در تحلیل داده‌های با ابعاد متوسط
  • 82. KDE در تحلیل داده‌های با ابعاد بالا
  • 83. KDE در تحلیل داده‌های با ساختار سلسله‌مراتبی

📚 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.