اکسپرس 24
کتاب استراتژی‌های پیشرفته انتخاب ویژگی: فراتر از روش‌های سنتی

کتاب استراتژی‌های پیشرفته انتخاب ویژگی: فراتر از روش‌های سنتی

تگ‌ها: data analysis data mining dimensionality reduction feature engineering feature importance feature selection genetic algorithms interdependent features machine learning mutual information pso python scikit-learn انتخاب ویژگی 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 استراتژی‌های پیشرفته انتخاب ویژگی: فراتر از روش‌های سنتی

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: انتخاب ویژگی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر انتخاب ویژگی و اهمیت آن در یادگیری ماشین
  • 2. چالش‌های انتخاب ویژگی در داده‌های با ابعاد بالا
  • 3. بررسی روش‌های سنتی انتخاب ویژگی (فیلتر، رپر، تعبیه‌شده)
  • 4. محدودیت‌های روش‌های سنتی و نیاز به استراتژی‌های نوین
  • 5. مفهوم وابستگی متقابل ویژگی‌ها و تاثیر آن بر عملکرد مدل
  • 6. معرفی استراتژی‌های مبتنی بر وابستگی متقابل
  • 7. انتخاب ویژگی بر اساس اطلاعات متقابل (Mutual Information)
  • 8. انتخاب ویژگی با استفاده از نرمال‌سازی اطلاعات متقابل
  • 9. استفاده از الگوریتم‌های درخت تصمیم برای ارزیابی وابستگی متقابل
  • 10. روش‌های مبتنی بر الگوریتم‌های تکاملی برای انتخاب ویژگی
  • 11. انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم ژنتیک
  • 12. بهینه‌سازی تابع هدف در الگوریتم‌های تکاملی برای انتخاب ویژگی
  • 13. استفاده از الگوریتم‌های ازدحام ذرات (PSO) برای انتخاب ویژگی
  • 14. انتخاب ویژگی با رویکرد جستجوی همسایگی (Neighborhood Search)
  • 15. استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای شناسایی ویژگی‌های مرتبط
  • 16. انتخاب ویژگی مبتنی بر گراف و شبکه‌های پیچیده
  • 17. مدل‌سازی وابستگی‌های ویژگی با استفاده از گراف
  • 18. روش‌های مبتنی بر انتشار برچسب (Label Propagation) برای انتخاب ویژگی
  • 19. استفاده از ماتریس‌های همبستگی برای شناسایی ویژگی‌های افزون
  • 20. انتخاب ویژگی با استفاده از روش‌های PCA و SVD
  • 21. کاهش ابعاد با حفظ اطلاعات مهم
  • 22. استفاده از تکنیک‌های manifold learning برای انتخاب ویژگی
  • 23. انتخاب ویژگی در داده‌های نامتوازن
  • 24. روش‌های نمونه‌برداری برای مقابله با عدم تعادل داده
  • 25. استفاده از الگوریتم‌های cost-sensitive برای انتخاب ویژگی
  • 26. انتخاب ویژگی در داده‌های جریان‌گونه (Stream Data)
  • 27. تطبیق استراتژی‌های انتخاب ویژگی با تغییرات داده
  • 28. استفاده از روش‌های incremental feature selection
  • 29. انتخاب ویژگی در داده‌های متنی
  • 30. تبدیل داده‌های متنی به بردار با استفاده از TF-IDF
  • 31. استفاده از مدل‌های موضوعی (Topic Modeling) برای انتخاب ویژگی
  • 32. انتخاب ویژگی در داده‌های تصویری
  • 33. استخراج ویژگی‌های بصری از تصاویر
  • 34. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشن برای انتخاب ویژگی
  • 35. انتخاب ویژگی در داده‌های سری زمانی
  • 36. استخراج ویژگی‌های آماری از سری‌های زمانی
  • 37. استفاده از روش‌های تحلیل طیفی برای انتخاب ویژگی
  • 38. ارزیابی عملکرد استراتژی‌های انتخاب ویژگی
  • 39. معیارهای ارزیابی انتخاب ویژگی (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
  • 40. استفاده از روش‌های cross-validation برای ارزیابی عملکرد
  • 41. مقایسه استراتژی‌های مختلف انتخاب ویژگی بر روی داده‌های واقعی
  • 42. پیاده‌سازی استراتژی‌های انتخاب ویژگی در پایتون
  • 43. استفاده از کتابخانه‌های Scikit-learn و Featurewiz
  • 44. بهینه‌سازی پارامترهای استراتژی‌های انتخاب ویژگی
  • 45. انتخاب ویژگی برای مسائل طبقه‌بندی
  • 46. انتخاب ویژگی برای مسائل رگرسیون
  • 47. انتخاب ویژگی برای مسائل خوشه‌بندی
  • 48. ترکیب استراتژی‌های انتخاب ویژگی (Ensemble Feature Selection)
  • 49. انتخاب ویژگی چند هدفه (Multi-objective Feature Selection)
  • 50. چالش‌ها و آینده انتخاب ویژگی

📚 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.