اکسپرس 24
کتاب تسلط بر روش‌های انتخاب ویژگی برای داده‌های با ابعاد بالا

کتاب تسلط بر روش‌های انتخاب ویژگی برای داده‌های با ابعاد بالا

تگ‌ها: Data Preprocessing Dimensionality Reduction Feature Selection Filter Methods High-Dimensional Data Lasso Machine Learning Python Scikit-learn Wrapper Methods انتخاب ویژگی پیش‌پردازش داده‌ها علوم داده کاهش ابعاد 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 تسلط بر روش‌های انتخاب ویژگی برای داده‌های با ابعاد بالا

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پیش‌پردازش داده‌ها و کاهش ابعاد

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفهوم ابعاد بالا و نفرین ابعاد
  • 2. تفاوت کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی
  • 3. هدف‌های اصلی انتخاب ویژگی در تحلیل داده
  • 4. معرفی انواع روش‌های انتخاب ویژگی
  • 5. مبانی آماری برای تحلیل ویژگی‌ها
  • 6. مفهوم Redundancy و Irrelevance در ویژگی‌ها
  • 7. معیارهای ارزیابی کیفیت زیرمجموعه ویژگی‌ها
  • 8. روش‌های فیلتر (Filter Methods)
  • 9. ضریب همبستگی پیرسون برای انتخاب ویژگی
  • 10. همبستگی اسپیرمن و کندال
  • 11. معیار اطلاعات متقابل (Mutual Information)
  • 12. آمار توصیفی و تحلیل توزیع ویژگی‌ها
  • 13. تست‌های آماری برای انتخاب ویژگی (T-test و ANOVA)
  • 14. امتیاز ویژگی بر اساس Gain Ratio
  • 15. روش‌های Wrapper (پوششی)
  • 16. الگوریتم Forward Selection
  • 17. الگوریتم Backward Elimination
  • 18. جستجوی ترکیبی (Stepwise Selection)
  • 19. الگوریتم‌های تکاملی برای انتخاب ویژگی
  • 20. الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithms) در انتخاب ویژگی
  • 21. بهینه‌سازی swarm (PSO) برای یافتن ویژگی‌های بهینه
  • 22. روش‌های Embedded (درونی)
  • 23. رگولاریزاسیون L1 (Lasso Regression)
  • 24. رگولاریزاسیون L2 (Ridge Regression)
  • 25. تفاوت Lasso و Ridge در حذف ویژگی‌ها
  • 26. رگولاریزاسیون Elastic Net
  • 27. انتخاب ویژگی در درخت‌های تصمیم
  • 28. اهمیت ویژگی‌ها در Random Forest
  • 29. اهمیت ویژگی‌ها در XGBoost و LightGBM
  • 30. استفاده از Recursive Feature Elimination (RFE)
  • 31. ترکیب RFE با مدل‌های مختلف (RFECV)
  • 32. استراتژی‌های برخورد با داده‌های Sparse
  • 33. انتخاب ویژگی در داده‌های متنی (NLP)
  • 34. استفاده از TF-IDF برای فیلتر کردن ویژگی‌ها
  • 35. انتخاب ویژگی در داده‌های بیوانفورماتیک و ژنتیک
  • 36. مدیریت ویژگی‌ها در داده‌های سری زمانی
  • 37. تأثیر انتخاب ویژگی بر Overfitting و Underfitting
  • 38. تأثیر انتخاب ویژگی بر سرعت آموزش مدل
  • 39. تأثیر انتخاب ویژگی بر تفسیرپذیری مدل (Interpretability)
  • 40. بررسی پایداری (Stability) در انتخاب ویژگی
  • 41. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای انتخاب ویژگی
  • 42. استفاده از Pipeline در Scikit-Learn برای انتخاب ویژگی
  • 43. نشت داده‌ها (Data Leakage) هنگام انتخاب ویژگی
  • 44. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای روش‌های انتخاب ویژگی
  • 45. مقایسه عملکرد روش‌های Filter در برابر Wrapper
  • 46. تحلیل پیچیدگی زمانی روش‌های مختلف انتخاب ویژگی
  • 47. مدیریت ویژگی‌های دسته‌ای (Categorical) در انتخاب ویژگی
  • 48. رویکردهای مدرن در انتخاب ویژگی برای Big Data
  • 49. استفاده از Autoencoders برای کاهش ابعاد (مقایسه با FS)
  • 50. تحلیل اثر حذف ویژگی‌های هم‌بسته (Multicollinearity)
  • 51. پیاده‌سازی عملی انتخاب ویژگی با Python
  • 52. کار با کتابخانه Feature-engine
  • 53. کار با کتابخانه Boruta برای انتخاب ویژگی
  • 54. ارزیابی نهایی مدل پس از انتخاب ویژگی
  • 55. بهترین استراتژی انتخاب ویژگی بر اساس حجم داده
  • 56. بهترین استراتژی انتخاب ویژگی بر اساس تعداد نمونه‌ها
  • 57. مستندسازی فرآیند انتخاب ویژگی در پروژه‌های صنعتی

📚 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.