اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع رگرسیون خطی با پایتون از مقدماتی تا پیشرفته

کتاب آموزش جامع رگرسیون خطی با پایتون از مقدماتی تا پیشرفته

تگ‌ها: Linear Regression scikit-learn آمار با پایتون آموزش رگرسیون پیش‌بینی با پایتون تحلیل داده پایتون رگرسیون خطی پایتون مدل‌سازی رگرسیون یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 جامع رگرسیون خطی با پایتون از مقدماتی تا پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری ماشین و تحلیل داده

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینی با رگرسیون

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی و کاربردهای آن
  • 2. تنظیم محیط پایتون برای تحلیل رگرسیون
  • 3. آشنایی با کتابخانه‌های NumPy و Pandas
  • 4. مفاهیم پایه آمار توصیفی برای رگرسیون
  • 5. همبستگی و ماتریس همبستگی بین متغیرها
  • 6. معرفی مدل رگرسیون خطی ساده
  • 7. برآورد پارامترها با روش حداقل مربعات معمولی
  • 8. تابع هزینه و معیار خطا در رگرسیون
  • 9. نحوه برازش خط رگرسیون با داده‌ها
  • 10. تفسیر ضرایب و عرض از مبدأ
  • 11. آزمون فرضیه‌های آماری در رگرسیون
  • 12. معیارهای ارزیابی مدل: R-squared و Adjusted R-squared
  • 13. معرفی رگرسیون خطی چندگانه
  • 14. انتخاب متغیرهای مستقل مناسب
  • 15. پیش‌پردازش داده‌ها: استانداردسازی و نرمال‌سازی
  • 16. مدیریت داده‌های گمشده و پرت
  • 17. رگرسیون چندجمله‌ای و تبدیل ویژگی‌ها
  • 18. تعامل بین متغیرها و اثرات متقاطع
  • 19. تشخیص هم‌خطی چندگانه و راهکارها
  • 20. روش Ridge Regression برای منظم‌سازی
  • 21. روش Lasso Regression و انتخاب ویژگی
  • 22. روش Elastic Net و ترکیب منظم‌سازی
  • 23. رگرسیون با متغیرهای طبقه‌ای و کدگذاری
  • 24. رگرسیون خطی با استفاده از scikit-learn
  • 25. تقسیم داده به آموزش و آزمون
  • 26. اعتبارسنجی متقاطع برای ارزیابی مدل
  • 27. منحنی یادگیری و تحلیل بیش‌برازش
  • 28. روش‌های افزایش پایداری مدل
  • 29. رگرسیون وزنی محلی (Lowess)
  • 30. رگرسیون با داده‌های سری زمانی
  • 31. پیش‌بینی با مدل رگرسیون خطی
  • 32. فاصله اطمینان برای پیش‌بینی
  • 33. بوت‌استرپ و تخمین عدم قطعیت
  • 34. رگرسیون خطی بیزین مقدماتی
  • 35. نرمال بودن باقیمانده‌ها و فرض‌های مدل
  • 36. تجزیه و تحلیل باقیمانده‌ها
  • 37. تبدیل‌های Box-Cox برای نرمال‌سازی
  • 38. رگرسیون با داده‌های بزرگ و تکنیک‌های بهینه
  • 39. رگرسیون گام‌به‌گام و انتخاب پیشرو/پسرو
  • 40. رگرسیون با معیار اطلاعاتی AIC و BIC
  • 41. مقایسه رگرسیون خطی با مدل‌های دیگر
  • 42. استخراج ویژگی‌های مهم از مدل
  • 43. رسم نمودارهای تشخیصی رگرسیون
  • 44. رگرسیون خطی در مسائل طبقه‌بندی دودویی
  • 45. رگرسیون لجستیک به عنوان توسعه رگرسیون خطی
  • 46. معرفی رگرسیون چندکی
  • 47. پیاده‌سازی رگرسیون با Statsmodels
  • 48. کار با داده‌های واقعی و پروژه عملی
  • 49. پیش‌بینی قیمت مسکن با رگرسیون خطی
  • 50. تحلیل رگرسیون در داده‌های فروش و بازاریابی
  • 51. مدل‌سازی روندها با رگرسیون
  • 52. ارزیابی فرضیه نرمال بودن خطاها
  • 53. روش حداقل مربعات تعمیم‌یافته
  • 54. رگرسیون با واریانس ناهمسانی و راهکارها
  • 55. رگرسیون با داده‌های وابسته و خودهمبستگی
  • 56. نرم‌افزارهای مکمل و ابزارهای بصری
  • 57. بهینه‌سازی مدل با تکنیک‌های گرادیان کاهشی
  • 58. رگرسیون در چارچوب یادگیری ماشین
  • 59. معرفی کتابخانه Matplotlib برای تحلیل بصری
  • 60. رسم خط رگرسیون و نقاط داده
  • 61. ذخیره و بارگذاری مدل با Pickle و Joblib
  • 62. معرفی Pipeline در scikit-learn
  • 63. رگرسیون با ویژگی‌های غیرخطی و Spline
  • 64. مفاهیم خطای تعمیم و سوگیری-واریانس
  • 65. حساسیت مدل به نویز و داده‌های پرت
  • 66. روش رگرسیون ستیغی (Ridge) پیشرفته
  • 67. روش رگرسیون کم‌تایی (Lasso) پیشرفته
  • 68. بهینه‌سازی فراپارامترها با Grid Search
  • 69. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف رگرسیون
  • 70. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها با رگرسیون
  • 71. استفاده از رگرسیون در تحلیل علّی
  • 72. محدودیت‌های رگرسیون خطی و جایگزین‌ها
  • 73. پروژه نهایی: مدل‌سازی پیش‌بینی جامع

📚 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.