اکسپرس 24
کتاب تکنیک‌های منظم‌سازی L1 و L2 برای انتخاب ویژگی هوشمندانه

کتاب تکنیک‌های منظم‌سازی L1 و L2 برای انتخاب ویژگی هوشمندانه

تگ‌ها: Cross-Validation Data Science Dimensionality Reduction Elastic Net Feature Engineering Feature Selection Lasso Machine Learning Model Optimization Model Selection Predictive Modeling Python Regularization Ridge Scikit-learn

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 تکنیک‌های منظم‌سازی L1 و L2 برای انتخاب ویژگی هوشمندانه

موضوع کلی: یادگیری ماشین و انتخاب ویژگی

موضوع میانی: روش‌های منظم‌سازی در یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفهوم منظم‌سازی و نقش آن در انتخاب ویژگی
  • 2. هدف از کاهش بعد ویژگی و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 3. مروری بر مدل‌های پایهٔ رگرسیون خطی و لجستیک
  • 4. تعریف و معادلهٔ خطا با منظم‌سازی L1 (Lasso)
  • 5. تعریف و معادلهٔ خطا با منظم‌سازی L2 (Ridge)
  • 6. مقایسهٔ کاربردهای L1 و L2 در حذف ویژگی
  • 7. پارامتر تنظیم منظم‌سازی λ و تأثیر آن بر وزن ویژگی‌ها
  • 8. روش‌های انتخاب مقدار بهینهٔ λ با صحبح‌سنجی متقابل
  • 9. الگوریتم‌های بهینه‌سازی گرادیانی برای حل مسألهٔ منظم‌شده
  • 10. روش‌های عددی حل معادلهٔ ریسک منظم‌شده
  • 11. ویژگی‌های قابل انتخاب در داده‌های پیوسته و گسسته
  • 12. پیش‌پردازش ویژگی‌ها قبل از اعمال منظم‌سازی
  • 13. نرمال‌سازی و استانداردسازی ورودی‌ها برای پایداری عددی
  • 14. تجزیه و تحلیل حساسیتٔ وزن‌های ویژگی نسبت به λ
  • 15. تکنیک‌های ترکیبی L1+L2 (Elastic Net) و کاربردهایشان
  • 16. مدل‌سازی با منظم‌سازی ترکیبی در داده‌های چندصدوری
  • 17. روش‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر گراف و شبکه
  • 18. به‌کارگیری منظم‌سازی در روبات‌های خودآموز
  • 19. استفاده از منظم‌سازی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 20. کاربردهای منظم‌سازی در پردازش متن و سری‌های زمانی
  • 21. ارزیابی کیفیتٔ انتخاب ویژگی با معیارهای دقت و صدور
  • 22. معیارهای MSE، R²، و دقت طبقه‌بندی در ارزیابی مدل
  • 23. تجزیه و تحلیل ماتریس همبستگی ویژگی‌ها و حذف تکرار
  • 24. روش‌های نموداری و بصری برای نمایشٔ وزن ویژگی‌ها
  • 25. تکنیک‌های رقابتی منظم‌سازی در یادگیری عمیق
  • 26. استفاده از Dropout به عنوان منظم‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 27. بهینه‌سازی هyperparameterهای منظم‌سازی با جستجوی شبکه‌ای
  • 28. روش‌های تکاملی و ژنتیکی برای انتخاب ویژگی
  • 29. مدل‌های Bayesian برای منظره‌سازی ویژگی
  • 30. تطبیق منظره‌سازی با داده‌های غیرخطی و غیرگوسی
  • 31. محدودیت‌های محاسباتی منظره‌سازی در بزرگ‌داده
  • 32. بهینه‌سازی سرعت و حافظه در الگوریتم‌های منظره‌سازی
  • 33. استفاده از منظره‌سازی در یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 34. ارزیابیٔ عملکرد منظره‌سازی در مقابلٔ روش‌های فیلتری و روشی
  • 35. تکنیک‌های جدید و ترندهای نوین در منظره‌سازی
  • 36. پیاده‌سازی عملی Lasso و Ridge با کتابخانه‌های Python
  • 37. استفاده از Scikit-learn برای آزمایش منظره‌سازی
  • 38. نوشتن تست واحد برای صحت الگوریتم‌های منظره‌سازی
  • 39. بهینه‌سازی کد و استفاده از NumPy برای محاسبهٔ سریع
  • 40. مقایسهٔ سرعت اجرا و مصرف حافظهٔ روش‌های مختلف
  • 41. راهنمایی برای انتخاب روش منظره‌سازی مناسب دامنهٔ مسأله
  • 42. مطالعات موردی واقعی در صنعت خودروسازی و پزشکی
  • 43. تحلیل یک پروژهٔ انتخاب ویژگی در حوزعهٔ مالی
  • 44. ارزیابیٔ منظره‌سازی در مسألهٔ پیش‌بینیٔ قیمت خانه
  • 45. بهینه‌سازی ویژگی در مدل‌های پیش‌بینیٔ بازار سهام
  • 46. کاربردهای منظره‌سازی در تشخیص نفوذ و امنیت سایبری
  • 47. پیکربندی دقیق مدل نهایی بعد از انتخاب ویژگی
  • 48. صادرات مدل منظره‌سازی شده برای استقرار در production
  • 49. بررسی خطاهای مدل و روش‌های اصلاح آن
  • 50. مستندسازیٔ فرآیند انتخاب ویژگی و تصمیم‌گیری 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.