اکسپرس 24
کتاب کنترل بیش‌برازش و کم‌برازش با جنگل‌های تصادفی در یادگیری ماشین

کتاب کنترل بیش‌برازش و کم‌برازش با جنگل‌های تصادفی در یادگیری ماشین

تگ‌ها: Bagging Cross Validation Decision Tree Ensemble Learning Machine Learning Overfitting Random Forest Underfitting ارزیابی مدل بیش‌برازش جنگل تصادفی درخت تصمیم کم‌برازش مدل‌سازی پیش‌بینانه 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 کنترل بیش‌برازش و کم‌برازش با جنگل‌های تصادفی در یادگیری ماشین

موضوع کلی: یادگیری ماشین و مدل‌سازی پیش‌بینانه

موضوع میانی: ارزیابی مدل، بیش‌برازش و جنگل‌های تصادفی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی تعمیم‌پذیری در یادگیری ماشین
  • 2. تفاوت خطای آموزش و خطای آزمون
  • 3. مفهوم بیش‌برازش در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 4. نشانه‌های تشخیص بیش‌برازش
  • 5. دلایل ایجاد بیش‌برازش
  • 6. مفهوم کم‌برازش و علل آن
  • 7. تشخیص کم‌برازش در داده‌های آموزشی
  • 8. مقایسه بیش‌برازش و کم‌برازش
  • 9. موازنه بایاس و واریانس
  • 10. نقش پیچیدگی مدل در تعمیم‌پذیری
  • 11. تأثیر حجم داده بر بیش‌برازش
  • 12. تأثیر نویز داده بر عملکرد مدل
  • 13. نقش ویژگی‌ها در ایجاد بیش‌برازش
  • 14. روش‌های کنترل پیچیدگی مدل
  • 15. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود تعمیم
  • 16. تقسیم داده به آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 17. Cross-Validation برای ارزیابی مدل
  • 18. انتخاب معیار ارزیابی مناسب
  • 19. تحلیل Learning Curve
  • 20. تحلیل Validation Curve
  • 21. مبانی درخت تصمیم
  • 22. ساختار و نحوه عملکرد درخت تصمیم
  • 23. تقسیم‌بندی گره‌ها در درخت تصمیم
  • 24. معیار Gini برای انتخاب تقسیم
  • 25. آنتروپی و Information Gain
  • 26. عمق درخت و اثر آن بر بیش‌برازش
  • 27. حداقل نمونه در برگ‌ها و گره‌ها
  • 28. Pruning و کنترل رشد درخت
  • 29. محدودیت‌های یک درخت تصمیم
  • 30. مبانی روش‌های Ensemble Learning
  • 31. ایده Bagging در یادگیری ماشین
  • 32. نمونه‌برداری Bootstrap از داده‌ها
  • 33. ترکیب چند مدل برای کاهش واریانس
  • 34. مبانی الگوریتم Random Forest
  • 35. ساخت چندین درخت در Random Forest
  • 36. نمونه‌گیری تصادفی از داده‌ها
  • 37. انتخاب تصادفی ویژگی‌ها در هر تقسیم
  • 38. نقش تصادفی‌سازی در کاهش همبستگی درخت‌ها
  • 39. رأی‌گیری در Random Forest برای طبقه‌بندی
  • 40. میانگین‌گیری در Random Forest برای رگرسیون
  • 41. تفاوت Random Forest با درخت تصمیم منفرد
  • 42. مقایسه Random Forest و Bagging
  • 43. مزایای Random Forest در برابر درخت منفرد
  • 44. محدودیت‌های Random Forest
  • 45. ابرپارامترهای کلیدی Random Forest
  • 46. تنظیم تعداد درخت‌ها
  • 47. تنظیم Maximum Depth
  • 48. تنظیم Minimum Samples Split
  • 49. تنظیم Minimum Samples Leaf
  • 50. تنظیم تعداد ویژگی‌های انتخابی در هر Split
  • 51. تنظیم معیار Split
  • 52. اثر Bootstrap در Random Forest
  • 53. اثر تعداد درخت‌ها بر بیش‌برازش
  • 54. اثر تعداد ویژگی‌های تصادفی بر واریانس مدل
  • 55. اثر عمق درخت بر Bias و Variance
  • 56. کنترل بیش‌برازش در Random Forest
  • 57. شناسایی کم‌برازش در Random Forest
  • 58. استفاده از Out-of-Bag Error
  • 59. مفهوم Out-of-Bag Samples
  • 60. ارزیابی مدل با داده‌های Out-of-Bag
  • 61. مقایسه OOB Error و Cross-Validation
  • 62. اهمیت ویژگی‌ها در Random Forest
  • 63. Feature Importance مبتنی بر کاهش ناخالصی
  • 64. Permutation Feature Importance
  • 65. تفسیر و مقایسه روش‌های اهمیت ویژگی
  • 66. شناسایی ویژگی‌های کم‌اهمیت
  • 67. اثر Feature Selection بر بیش‌برازش
  • 68. پیش‌پردازش داده برای Random Forest
  • 69. مدیریت داده‌های گمشده
  • 70. مدیریت ویژگی‌های عددی و دسته‌ای
  • 71. تأثیر مقیاس‌بندی ویژگی‌ها بر Random Forest
  • 72. مدیریت داده‌های نامتوازن
  • 73. Random Forest برای مسائل طبقه‌بندی چندکلاسه
  • 74. Random Forest برای مسائل رگرسیون
  • 75. انتخاب معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 76. انتخاب معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 77. ماتریس درهم‌ریختگی و تحلیل خطا
  • 78. Precision، Recall و F1 برای ارزیابی مدل
  • 79. ROC-AUC و ارزیابی طبقه‌بندی
  • 80. MAE، MSE و RMSE در رگرسیون
  • 81. مقایسه مدل‌ها با Cross-Validation
  • 82. Grid Search برای تنظیم Random Forest
  • 83. Random Search برای جست‌وجوی ابرپارامترها
  • 84. موازنه زمان آموزش و دقت مدل
  • 85. تشخیص Data Leakage در فرایند ارزیابی
  • 86. جلوگیری از Overfitting ناشی از تنظیم بیش‌ازحد
  • 87. مقایسه Random Forest با مدل‌های خطی
  • 88. مقایسه Random Forest با Gradient Boosting
  • 89. انتخاب Random Forest برای مسائل واقعی
  • 90. تحلیل رفتار مدل روی داده‌های جدید
  • 91. طراحی آزمایش عملی برای تشخیص Overfitting و Underfitting
  • 92. بهینه‌سازی یک Random Forest بیش‌برازش‌یافته
  • 93. بهینه‌سازی یک Random Forest کم‌برازش‌یافته
  • 94. تفسیر نتایج و انتخاب مدل نهایی

📚 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.