اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع انتخاب مدل و کاهش ابعاد در تحلیل داده‌های حجیم و با ابعاد بالا

کتاب آموزش جامع انتخاب مدل و کاهش ابعاد در تحلیل داده‌های حجیم و با ابعاد بالا

تگ‌ها: AIC BIC Cross Validation Curse of Dimensionality Data Science Dimensionality Reduction Elastic Net Feature Selection High Dimensional Data Lasso Regression Machine Learning Model Selection Regularization Ridge Regression Statistical Modeling

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 جامع انتخاب مدل و کاهش ابعاد در تحلیل داده‌های حجیم و با ابعاد بالا

موضوع کلی: علم داده و آمار پیشرفته

موضوع میانی: انتخاب مدل برای داده‌های با ابعاد بالا (Model Selection for High Dimensional Data)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و چالش‌های کلیدی در تحلیل داده‌های با ابعاد بالا (High-Dimensional Data)
  • 2. پدیده‌ی نفرین ابعاد (Curse of Dimensionality) و تأثیر آن بر مدل‌های آماری
  • 3. مفاهیم پایه‌ای انتخاب مدل، برازش بیش از حد (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 4. مفهوم پارسیمونی (Parsimony) و اصل سادگی در مدل‌سازی آماری
  • 5. معیارهای اطلاعاتی آکایکه (AIC) و بایزین (BIC) در انتخاب مدل
  • 6. معیار اطلاعاتی تصحیح‌شده (AICc) و کاربرد آن در نمونه‌های کوچک
  • 7. معیارهای ارزیابی خطر و پیش‌بینی (Prediction Error and Risk Estimation)
  • 8. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و انواع آن در داده‌های با ابعاد بالا
  • 9. روش‌های کاهش ابعاد خطی: تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و کاربردهای آن
  • 10. تحلیل مؤلفه‌های اصلی اساسی (Sparse PCA) برای انتخاب ویژگی
  • 11. روش‌های انتخاب ویژگی فیلتر (Filter Methods) و رتبه‌بندی آماری
  • 12. روش‌های انتخاب ویژگی پوششی (Wrapper Methods) و الگوریتم‌های جستجو
  • 13. روش‌های انتخاب ویژگی جاسازی‌شده (Embedded Methods) در یادگیری ماشین
  • 14. ریج رگرسیون (Ridge Regression) و تنظیم‌گری L2 برای کنترل واریانس
  • 15. لاسو (Lasso Regression) و تنظیم‌گری L1 برای انتخاب ویژگی و اسپارس‌سازی
  • 16. شبکه الاستیک (Elastic Net) و ترکیب جریمه‌های L1 و L2
  • 17. رگرسیون مؤلفه‌های اصلی (PCR) و رگرسیون حداقل مربعات جزئی (PLS)
  • 18. روش‌های انتخاب مدل گام‌به‌گام (Stepwise Selection) و محدودیت‌های آن‌ها
  • 19. انتخاب مدل مبتنی بر اطلاعات پیشین و روش‌های بیزین (Bayesian Model Selection)
  • 20. انتخاب مدل تجربی و آزمون‌های فرضیه چندگانه (Multiple Testing)
  • 21. نرخ کشف کاذب (FDR) و کنترل آن در انتخاب مدل‌های ژنومی و کلان
  • 22. روش‌های انتخاب مدل ناپارامتریک و مبتنی بر درخت‌های تصمیم‌گیری
  • 23. جنگل‌های تصادفی (Random Forests) و اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)
  • 24. تقویت گرادیان (Gradient Boosting) و انتخاب مدل در یادگیری جمعی
  • 25. روش‌های انتخاب مدل در یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 26. تنظیم‌گری (Regularization) در مدل‌های پیچیده و شبکه‌های عمیق
  • 27. انتخاب مدل در داده‌های سری زمانی با ابعاد بالا
  • 28. انتخاب مدل در یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی داده‌های حجیم
  • 29. ارزیابی پایداری مدل‌های انتخاب‌شده (Model Stability)
  • 30. مقایسه عملکرد مدل‌ها و آزمون‌های آماری مقایسه پیش‌بینی
  • 31. پیاده‌سازی عملی تکنیک‌های انتخاب مدل در زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • 32. پروژه جامع: تحلیل، کاهش ابعاد و انتخاب مدل بهینه روی یک مجموعه داده واقعی با ابعاد بالا

📚 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.