آموزش آمار کارشناسی ارشد و یادگیری ماشین: شهود، ریاضی، کد

Master statistics & machine learning: intuition, math, code

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: یک فرو رفتن عمیق دقیق و جذاب در آمار و یادگیری ماشینی، با برنامه های کاربردی عملی در پایتون و متلب. آمار توصیفی (میانگین، واریانس و غیره) آمار استنباطی آزمون های تی، همبستگی، ANOVA، رگرسیون، خوشه بندی ریاضیات پشت جعبه سیاه روش های آماری نحوه پیاده سازی روش های آماری در کد نحوه تفسیر صحیح آمار و جلوگیری از سوء تفاهم های رایج تکنیک های کدگذاری در روش‌های یادگیری ماشین پایتون و MATLAB/Octave مانند خوشه‌بندی، تحلیل پیش‌بینی‌کننده، طبقه‌بندی و پاک‌سازی داده‌ها پیش نیازها: اخلاق کاری خوب و انگیزه یادگیری. پیشینه قبلی در آمار یا یادگیری ماشین ضروری نیست. Python -OR- MATLAB با جعبه ابزار Statistics (یا Octave). آشنایی با کدنویسی برای تمرین های کد اختیاری. کتاب درسی لازم نیست! تمامی مطالب در داخل دوره ارائه شده است.

آمار و احتمال زندگی شما را کنترل می کند. منظور من فقط آنچه الگوریتم یوتیوب به شما توصیه می کند بعداً تماشا کنید، نیست، و منظورم فقط شانس ملاقات با فرد مهم آینده خود در کلاس یا در یک بار نیست. رفتار انسان، موجودات تک سلولی، زلزله، بورس، بارش برف در هفته اول آذر و پدیده های بی شمار دیگر احتمالی و آماری است. حتی ماهیت بنیادی ترین ساختار عمیق جهان توسط احتمالات و آمار کنترل می شود.

شما باید آمار را درک کنید.

تقریباً همه حوزه‌های تمدن بشری دارای کد و محاسبات عددی هستند. این بدان معناست که بسیاری از مشاغل و زمینه های تحصیلی بر اساس کاربرد تکنیک های آماری و یادگیری ماشینی در زبان های برنامه نویسی مانند پایتون و متلب هستند. این اغلب "علم داده" نامیده می شود و یک موضوع مهم است. آمار و یادگیری ماشین نیز برای هوش مصنوعی (AI) و هوش تجاری ضروری است.

اگر می‌خواهید خود را به یک کارمند، کارفرما، دانشمند داده یا محققی مطمئن در هر زمینه فنی تبدیل کنید - از دانشمند داده گرفته تا مهندسی، دانشمند محقق و مدل‌ساز یادگیری عمیق - باید آمار را بدانید. و یادگیری ماشینی و باید بدانید که چگونه مفاهیمی مانند تئوری احتمال و فواصل اطمینان، خوشه‌بندی k-means و PCA، همبستگی اسپیرمن و رگرسیون لجستیک را در زبان‌های کامپیوتری مانند Python یا MATLAB اجرا کنید.

شش دلیل وجود دارد که چرا باید این دوره را بگذرانید:

  • این دوره همه چیزهایی را که برای درک مبانی آمار، یادگیری ماشین و علم داده نیاز دارید، از نمودارهای نواری تا ANOVA، رگرسیون تا k-means، آزمون t تا آزمایش جایگشت ناپارامتریک را پوشش می‌دهد.

  • پس از تکمیل این دوره، می‌توانید طیف گسترده‌ای از تحلیل‌های آماری و یادگیری ماشینی، حتی روش‌های پیشرفته خاصی را که در اینجا آموزش داده نمی‌شوند، درک کنید. این به این دلیل است که شما پایه هایی را که روش های پیشرفته بر اساس آن ها ساخته شده اند، یاد خواهید گرفت.

  • این دوره دقت ریاضی را با توضیحات شهودی و کاوش‌های عملی در کد متعادل می‌کند.

  • ثبت‌نام در دوره به شما امکان می‌دهد به Q A دسترسی داشته باشید، که من هر روز فعالانه در آن شرکت می‌کنم.

  • من 20 سال است که در حال مطالعه، توسعه و آموزش آمار هستم و در ریاضیات واقعاً عالی هستم.

آنچه باید قبل از شرکت در این دوره بدانید:

  • ریاضیات سطح دبیرستان. این یک دوره کاربردی است، بنابراین من وارد جزئیات زیادی در مورد اثبات، مشتق یا حساب دیفرانسیل نمی شوم.

  • مهارت های کدنویسی اولیه در پایتون یا متلب. این فقط در صورتی لازم است که بخواهید همراه با کد دنبال کنید. شما می توانید این دوره را بدون نوشتن یک خط کد با موفقیت به پایان برسانید! اما شرکت در تمرین های کدنویسی به شما کمک می کند مطالب را یاد بگیرید. کد متلب بر جعبه ابزار آمار و یادگیری ماشین تکیه دارد (اگر متلب یا جعبه ابزار آمار ندارید می توانید از Octave استفاده کنید). کد پایتون در نوت بوک های Jupyter نوشته شده است.

  • من توصیه می‌کنم دوره رایگان خود را با نام "سواد آماری برای افراد غیرآمار" بگذرانید. این 90 دقیقه طول می کشد و به شما یک دید پرنده از موضوعات اصلی در آمار می دهد که من در اینجا در این دوره به جزئیات بسیار بسیار بیشتر در مورد آنها می پردازم. توجه داشته باشید که دوره کوتاه رایگان برای این دوره الزامی نیست، اما به خوبی این دوره را تکمیل می کند. و اگر با سرعت 1.5 برابر تماشا کنید، می‌توانید در کمتر از یک ساعت همه چیز را پشت سر بگذارید!

  • شما به هیچ تجربه قبلی در زمینه آمار، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق یا علم داده نیاز ندارید. به همین دلیل است که شما اینجا هستید!

آیا این دوره به روز است؟

بله، من همه دوره هایم را به طور منظم حفظ می کنم. من سخنرانی‌های جدیدی اضافه می‌کنم تا درس را زنده نگه دارم، و برای توضیح بهتر مفاهیم ریاضی اگر دانش‌آموزان موضوعی را گیج‌کننده ببینند یا اشتباهی در سخنرانی داشته باشم، سخنرانی‌های جدید اضافه می‌کنم (یا گاهی اوقات از سخنرانی‌های موجود دوباره فیلم می‌گیرم) اتفاق می افتد!).

می توانید متن "آخرین به روز رسانی" را در بالای این صفحه بررسی کنید تا ببینید آخرین بار چه زمانی روی بهبود این دوره کار کرده ام!

اگر در مورد مطالب سؤالی دارید چه؟

این دوره دارای یک بخش Q A (پرسش و پاسخ) است که در آن می توانید سؤالات خود را در مورد مطالب دوره (در مورد جنبه های ریاضی، آمار، کدنویسی یا یادگیری ماشین) ارسال کنید. سعی می کنم در عرض یک روز به همه سوالات پاسخ دهم. شما همچنین می توانید تمام سوالات و پاسخ های دیگر را ببینید، که واقعاً میزان یادگیری شما را بهبود می بخشد! و می‌توانید با ارسال پست در بحث‌های در حال انجام، به Q A کمک کنید.

و، همچنین می‌توانید کد خود را برای بازخورد یا صرفاً برای نشان دادن پست کنید -- من عاشق این هستم که دانش‌آموزان واقعاً کد بهتری از من بنویسند! (اوه، این اتفاق زیاد نمی افتد.)

اکنون چه کاری باید انجام دهید؟

اول از همه، تبریک می گویم که تا اینجا خواندید. این بدان معناست که شما به طور جدی به یادگیری آمار و یادگیری ماشین علاقه دارید. ویدئوهای پیش‌نمایش را تماشا کنید، نظرات را بررسی کنید، و وقتی آماده شدید، با یادگیری از این دوره، روی مغز خود سرمایه‌گذاری کنید!


سرفصل ها و درس ها

مقدمه ها Introductions

  • [مهم] بیشترین بهره را از این دوره ببرید [Important] Getting the most out of this course

  • در مورد استفاده از MATLAB یا Python About using MATLAB or Python

  • بازی حدس آماری! Statistics guessing game!

  • استفاده از انجمن پرسش و پاسخ Using the Q&A forum

  • (اختیاری) وارد کردن یادداشت های دارای مهر زمانی در پخش کننده ویدیوی Udemy (optional) Entering time-stamped notes in the Udemy video player

پیش نیازهای ریاضی Math prerequisites

  • آیا باید فرمول های آماری را حفظ کنید؟ Should you memorize statistical formulas?

  • حساب و توان Arithmetic and exponents

  • نماد علمی Scientific notation

  • نماد جمع Summation notation

  • قدر مطلق Absolute value

  • توان طبیعی و لگاریتم Natural exponent and logarithm

  • عملکرد لجستیک The logistic function

  • رتبه و رده بندی Rank and tied-rank

مهم: مطالب دوره را دانلود کنید IMPORTANT: Download course materials

  • دانلود مطالب برای کل دوره! Download materials for the entire course!

داده ها چیست؟ What are (is?) data?

  • «داده» مفرد است یا جمع؟!؟!؟! Is "data" singular or plural?!?!!?!

  • داده ها از کجا می آیند و به چه معنا هستند؟ Where do data come from and what do they mean?

  • انواع داده ها: مقوله ای، عددی و غیره Types of data: categorical, numerical, etc

  • کد: نشان دهنده انواع داده ها در رایانه است Code: representing types of data on computers

  • داده های نمونه در مقابل جمعیت Sample vs. population data

  • نمونه ها، گزارش های موردی و حکایت ها Samples, case reports, and anecdotes

  • اخلاقیات ساخت داده ها The ethics of making up data

تجسم داده ها Visualizing data

  • قطعه های بار Bar plots

  • کد: قطعه نوار Code: bar plots

  • طرح های جعبه و سبیل Box-and-whisker plots

  • کد: طرح های جعبه ای Code: box plots

  • "یادگیری بدون نظارت": جعبه های نویز معمولی و یکنواخت "Unsupervised learning": Boxplots of normal and uniform noise

  • هیستوگرام ها Histograms

  • کد: هیستوگرام Code: histograms

  • «یادگیری بدون نظارت»: نسبت هیستوگرام "Unsupervised learning": Histogram proportion

  • نمودارهای دایره ای Pie charts

  • کد: نمودار دایره ای Code: pie charts

  • چه زمانی به جای نوارها از خطوط استفاده کنیم When to use lines instead of bars

  • مقیاس بندی محور خطی در مقابل لگاریتمی Linear vs. logarithmic axis scaling

  • کد: خطوط خطی Code: line plots

  • "یادگیری بدون نظارت": نمودارهای با مقیاس گزارش "Unsupervised learning": log-scaled plots

آمار توصیفی Descriptive statistics

  • آمار توصیفی در مقابل آمار استنباطی Descriptive vs. inferential statistics

  • دقت، دقت، وضوح Accuracy, precision, resolution

  • توزیع داده ها Data distributions

  • کد: داده ها از توزیع های مختلف Code: data from different distributions

  • "یادگیری بدون نظارت": هیستوگرام توزیع ها "Unsupervised learning": histograms of distributions

  • زیبایی و سادگی نرمال The beauty and simplicity of Normal

  • معیارهای گرایش مرکزی (میانگین) Measures of central tendency (mean)

  • معیارهای گرایش مرکزی (میانگین، حالت) Measures of central tendency (median, mode)

  • کد: گرایش مرکزی محاسباتی Code: computing central tendency

  • "یادگیری بدون نظارت": گرایش های مرکزی با نقاط پرت "Unsupervised learning": central tendencies with outliers

  • اندازه گیری های پراکندگی (واریانس، انحراف معیار) Measures of dispersion (variance, standard deviation)

  • کد: پراکندگی محاسباتی Code: Computing dispersion

  • محدوده بین چارکی (IQR) Interquartile range (IQR)

  • کد: IQR Code: IQR

  • نمودارهای QQ QQ plots

  • کد: نمودارهای QQ Code: QQ plots

  • "لحظات" آماری Statistical "moments"

  • هیستوگرام قسمت 2: تعداد سطل ها Histograms part 2: Number of bins

  • کد: سطل های هیستوگرام Code: Histogram bins

  • نقشه های ویولن Violin plots

  • کد: طرح های ویولن Code: violin plots

  • "یادگیری بدون نظارت": طرح های ویولن نامتقارن "Unsupervised learning": asymmetric violin plots

  • آنتروپی شانون Shannon entropy

  • کد: آنتروپی Code: entropy

  • «یادگیری بدون نظارت»: آنتروپی و تعداد سطل ها "Unsupervised learning": entropy and number of bins

نرمال سازی داده ها و مقادیر پرت Data normalizations and outliers

  • زباله داخل، زباله بیرون (GIGO) Garbage in, garbage out (GIGO)

  • استانداردسازی امتیاز Z Z-score standardization

  • کد: z-score Code: z-score

  • مقیاس بندی حداقل حداکثر Min-max scaling

  • کد: مقیاس بندی حداقل حداکثر Code: min-max scaling

  • "یادگیری بدون نظارت": مقیاس حداقل حداکثری را معکوس کنید "Unsupervised learning": Invert the min-max scaling

  • نقاط پرت چیست و چرا خطرناک هستند؟ What are outliers and why are they dangerous?

  • حذف نقاط پرت: روش z-score Removing outliers: z-score method

  • روش z-score اصلاح شده The modified z-score method

  • کد: z-score برای حذف موارد پرت Code: z-score for outlier removal

  • "یادگیری بدون نظارت": z در مقابل اصلاح شده-z "Unsupervised learning": z vs. modified-z

  • تشخیص بیرونی چند متغیره Multivariate outlier detection

  • کد: فاصله اقلیدسی برای حذف نقاط پرت Code: Euclidean distance for outlier removal

  • حذف نقاط پرت با برش داده ها Removing outliers by data trimming

  • کد: برش داده ها برای حذف نقاط پرت Code: Data trimming to remove outliers

  • راه حل های ناپارامتریک برای اعداد پرت Non-parametric solutions to outliers

  • تبدیل داده های غیر خطی Nonlinear data transformations

  • یک سخنرانی پرت در مورد مسئولیت پذیری شخصی An outlier lecture on personal accountability

نظریه احتمال Probability theory

  • احتمال چیست؟ What is probability?

  • احتمال در مقابل نسبت Probability vs. proportion

  • محاسبات احتمالات Computing probabilities

  • کد: محاسبه احتمالات Code: compute probabilities

  • احتمال و شانس Probability and odds

  • "یادگیری بدون نظارت": احتمالات فضای شانس "Unsupervised learning": probabilities of odds-space

  • جرم احتمال در برابر چگالی Probability mass vs. density

  • کد: محاسبه توابع جرم احتمال Code: compute probability mass functions

  • توابع توزیع تجمعی Cumulative distribution functions

  • کد: cdf و pdf Code: cdfs and pdfs

  • "یادگیری بدون نظارت": سی دی اف برای توزیع های مختلف "Unsupervised learning": cdf's for various distributions

  • ایجاد توزیع های برآورد نمونه Creating sample estimate distributions

  • نمونه گیری مونت کارلو Monte Carlo sampling

  • تنوع نمونه برداری، نویز، و سایر مزاحمت ها Sampling variability, noise, and other annoyances

  • کد: تنوع نمونه گیری Code: sampling variability

  • ارزش مورد انتظار Expected value

  • احتمال مشروط Conditional probability

  • کد: احتمالات مشروط Code: conditional probabilities

  • نمودارهای درختی برای احتمالات شرطی Tree diagrams for conditional probabilities

  • قانون اعداد بزرگ The Law of Large Numbers

  • کد: قانون اعداد بزرگ در عمل Code: Law of Large Numbers in action

  • قضیه حد مرکزی The Central Limit Theorem

  • کد: CLT در عمل Code: the CLT in action

  • «یادگیری بدون نظارت»: میانگین جفت اعداد "Unsupervised learning": Averaging pairs of numbers

آزمایش فرضیه Hypothesis testing

  • IV ها، DV ها، مدل ها، و دیگر زبان آماری IVs, DVs, models, and other stats lingo

  • فرضیه چیست و چگونه آن را مشخص می کنید؟ What is an hypothesis and how do you specify one?

  • توزیع نمونه تحت فرضیه های صفر و جایگزین Sample distributions under null and alternative hypotheses

  • P-values: تعریف، دنباله ها و تفسیرهای نادرست P-values: definition, tails, and misinterpretations

  • ترکیبات P-z که باید به خاطر بسپارید P-z combinations that you should memorize

  • درجه آزادی Degrees of freedom

  • خطاهای نوع 1 و نوع 2 Type 1 and Type 2 errors

  • آزمون های پارامتریک در مقابل آزمون های ناپارامتریک Parametric vs. non-parametric tests

  • مقایسه های متعدد و تصحیح بونفرونی Multiple comparisons and Bonferroni correction

  • اهمیت آماری در مقابل نظری در مقابل اهمیت بالینی Statistical vs. theoretical vs. clinical significance

  • اعتبار سنجی متقابل Cross-validation

  • اهمیت آماری در مقابل دقت طبقه بندی Statistical significance vs. classification accuracy

خانواده آزمون t The t-test family

  • هدف و تفسیر آزمون t Purpose and interpretation of the t-test

  • آزمون t تک نمونه ای One-sample t-test

  • کد: آزمون t تک نمونه ای Code: One-sample t-test

  • «یادگیری بدون نظارت»: نقش واریانس "Unsupervised learning": The role of variance

  • آزمون t دو نمونه ای Two-samples t-test

  • کد: t-test دو نمونه Code: Two-samples t-test

  • "یادگیری بدون نظارت": اهمیت N برای آزمون t "Unsupervised learning": Importance of N for t-test

  • رتبه علامت دار ویلکاکسون (آزمون تی ناپارامتریک) Wilcoxon signed-rank (nonparametric t-test)

  • کد: آزمون رتبه ای امضا شده Code: Signed-rank test

  • آزمون U Mann-Whitney (آزمون تی ناپارامتریک) Mann-Whitney U test (nonparametric t-test)

  • کد: آزمون U Mann-Whitney Code: Mann-Whitney U test

  • آزمایش جایگشت برای معنی‌داری آزمون t Permutation testing for t-test significance

  • کد: تست جایگشت Code: permutation testing

  • "یادگیری بدون نظارت": چند جایگشت؟ "Unsupervised learning": How many permutations?

فواصل اطمینان در پارامترها Confidence intervals on parameters

  • فواصل اطمینان چیست و چرا به آنها نیاز داریم؟ What are confidence intervals and why do we need them?

  • محاسبه فواصل اطمینان از طریق فرمول Computing confidence intervals via formula

  • کد: فواصل اطمینان را با فرمول محاسبه کنید Code: compute confidence intervals by formula

  • فواصل اطمینان از طریق راه‌اندازی (نمونه‌گیری مجدد) Confidence intervals via bootstrapping (resampling)

  • کد: فواصل اطمینان بوت استرپینگ Code: bootstrapping confidence intervals

  • "یادگیری بدون نظارت:" فواصل اطمینان برای واریانس "Unsupervised learning:" Confidence intervals for variance

  • باورهای غلط در مورد فواصل اطمینان Misconceptions about confidence intervals

همبستگی Correlation

  • انگیزه و توصیف همبستگی Motivation and description of correlation

  • کوواریانس و همبستگی: فرمول ها Covariance and correlation: formulas

  • کد: ضریب همبستگی Code: correlation coefficient

  • کد: شبیه سازی داده ها با همبستگی مشخص Code: Simulate data with specified correlation

  • ماتریس همبستگی Correlation matrix

  • کد: ماتریس همبستگی Code: correlation matrix

  • "یادگیری بدون نظارت": ماتریس های همبستگی متوسط "Unsupervised learning": average correlation matrices

  • "یادگیری بدون نظارت": همبستگی با ماتریس کوواریانس "Unsupervised learning": correlation to covariance matrix

  • همبستگی جزئی Partial correlation

  • کد: همبستگی جزئی Code: partial correlation

  • مشکل پیرسون The problem with Pearson

  • همبستگی ناپارامتریک: رتبه اسپیرمن Nonparametric correlation: Spearman rank

  • تبدیل فیشر-زی برای همبستگی ها Fisher-Z transformation for correlations

  • کد: همبستگی اسپیرمن و فیشر-زی Code: Spearman correlation and Fisher-Z

  • "یادگیری بدون نظارت": همبستگی اسپیرمن "Unsupervised learning": Spearman correlation

  • "یادگیری بدون نظارت": فاصله اطمینان بر همبستگی "Unsupervised learning": confidence interval on correlation

  • همبستگی کندال برای داده های ترتیبی Kendall's correlation for ordinal data

  • کد: همبستگی کندال Code: Kendall correlation

  • "یادگیری بدون نظارت": آیا کندال در مقابل پیرسون اهمیت دارد؟ "Unsupervised learning": Does Kendall vs. Pearson matter?

  • پارادوکس همبستگی زیرگروه ها The subgroups correlation paradox

  • شباهت کسینوس Cosine similarity

  • کد: شباهت کسینوس در مقابل همبستگی پیرسون Code: Cosine similarity vs. Pearson correlation

تجزیه و تحلیل واریانس (ANOVA) Analysis of Variance (ANOVA)

  • مقدمه ANOVA، قسمت 1 ANOVA intro, part1

  • مقدمه ANOVA، قسمت 2 ANOVA intro, part 2

  • مجموع مربعات Sum of squares

  • آزمون F و جدول ANOVA The F-test and the ANOVA table

  • آزمون F-Omnibus و مقایسات پس از آن The omnibus F-test and post-hoc comparisons

  • ANOVA دو طرفه The two-way ANOVA

  • مثال ANOVA یک طرفه One-way ANOVA example

  • کد: ANOVA یک طرفه (نمونه های مستقل) Code: One-way ANOVA (independent samples)

  • کد: ANOVA با اندازه گیری های مکرر یک طرفه Code: One-way repeated-measures ANOVA

  • مثال ANOVA دو طرفه Two-way ANOVA example

  • کد: ANOVA مخلوط دو طرفه Code: Two-way mixed ANOVA

پسرفت Regression

  • مقدمه ای بر GLM/رگرسیون Introduction to GLM / regression

  • راه حل حداقل مربعات برای GLM Least-squares solution to the GLM

  • ارزیابی مدل های رگرسیون: R2 و F Evaluating regression models: R2 and F

  • رگرسیون ساده Simple regression

  • کد: رگرسیون ساده Code: simple regression

  • "یادگیری بدون نظارت": R2 و F را محاسبه کنید "Unsupervised learning": Compute R2 and F

  • رگرسیون چندگانه Multiple regression

  • استانداردسازی ضرایب رگرسیون Standardizing regression coefficients

  • کد: رگرسیون چندگانه Code: Multiple regression

  • مدل های رگرسیون چند جمله ای Polynomial regression models

  • کد: مدل سازی چند جمله ای Code: polynomial modeling

  • "یادگیری بدون نظارت": ماتریس طراحی چند جمله ای "Unsupervised learning": Polynomial design matrix

  • رگرسیون لجستیک Logistic regression

  • کد: رگرسیون لجستیک Code: Logistic regression

  • کم و بیش از حد مناسب Under- and over-fitting

  • "یادگیری بدون نظارت": داده های اضافه برازش "Unsupervised learning": Overfit data

  • مقایسه مدل های "تودرتو". Comparing "nested" models

  • در مورد داده های از دست رفته چه باید کرد What to do about missing data

توان آماری و حجم نمونه Statistical power and sample sizes

  • قدرت آماری چیست و چرا اهمیت دارد؟ What is statistical power and why is it important?

  • برآورد توان آماری و حجم نمونه Estimating statistical power and sample size

  • توان و اندازه نمونه را با استفاده از G*Power محاسبه کنید Compute power and sample size using G*Power

خوشه بندی و کاهش ابعاد Clustering and dimension-reduction

  • K-به معنای خوشه بندی است K-means clustering

  • کد: k-به معنی خوشه بندی Code: k-means clustering

  • "یادگیری بدون نظارت:" K-means و عادی سازی "Unsupervised learning:" K-means and normalization

  • "یادگیری بدون نظارت:" K-به معنای تاری گاوس است "Unsupervised learning:" K-means on a Gauss blur

  • خوشه بندی از طریق dbscan Clustering via dbscan

  • کد: dbscan Code: dbscan

  • "یادگیری بدون نظارت": dbscan در مقابل k-means "Unsupervised learning": dbscan vs. k-means

  • طبقه بندی K-نزدیک ترین همسایه K-nearest neighbor classification

  • کد: KNN Code: KNN

  • تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) Principal components analysis (PCA)

  • کد: PCA Code: PCA

  • "یادگیری بدون نظارت:" K-به معنای داده های رایانه شخصی است "Unsupervised learning:" K-means on PC data

  • تجزیه و تحلیل اجزای مستقل (ICA) Independent components analysis (ICA)

  • کد: ICA Code: ICA

تئوری تشخیص سیگنال Signal detection theory

  • دو دیدگاه جهان The two perspectives of the world

  • d-prime d-prime

  • کد: d-prime Code: d-prime

  • سوگیری پاسخگویی Response bias

  • کد: سوگیری پاسخ Code: Response bias

  • امتیاز F F-score

  • مشخصات عملکرد گیرنده (ROC) Receiver operating characteristics (ROC)

  • کد: منحنی های ROC Code: ROC curves

  • "یادگیری بدون نظارت": این طرح را زیباتر کنید! "Unsupervised learning": Make this plot look nicer!

یک سفر داده در دنیای واقعی A real-world data journey

  • در مورد کد این بخش توجه کنید Note about the code for this section

  • معرفی Introduction

  • متلب: داده های ازدواج را وارد و پاک کنید MATLAB: Import and clean the marriage data

  • متلب: داده های طلاق را وارد کنید MATLAB: Import the divorce data

  • MATLAB: تجسم داده های بیشتر MATLAB: More data visualizations

  • MATLAB: آمار استنباطی MATLAB: Inferential statistics

  • پایتون: داده های ازدواج را وارد و پاک کنید Python: Import and clean the marriage data

  • پایتون: داده های طلاق را وارد کنید Python: Import the divorce data

  • پایتون: آمار استنباطی Python: Inferential statistics

  • پیام های دریافتی Take-home messages

بخش پاداش Bonus section

  • درباره یادگیری عمیق About deep learning

  • محتوای جایزه Bonus content

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش آمار کارشناسی ارشد و یادگیری ماشین: شهود، ریاضی، کد
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 360,000 تومان (6 روز مهلت دانلود) در صورت خرید اشتراک، این آموزش بدلیل حجم بالا معادل 3 دوره است و 3 دوره از اشتراک شما کم می شود. زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
38.5 hours
224
Udemy (یودمی) udemy-small
20 فروردین 1402 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
19,319
4.7 از 5
دارد
دارد
دارد
Mike X Cohen

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Mike X Cohen Mike X Cohen

من دانشیار علوم اعصاب در دانشگاه رادبود (هلند) هستم. آزمایشگاه تحقیقاتی من از روش های علوم اعصاب پیشرفته برای اندازه گیری فعالیت الکتریکی مغز استفاده می کند و ما برای درک همه داده ها از روش های پیشرفته پردازش سیگنال چند متغیره و روش یادگیری ماشین یادگیری استفاده می کنیم! من چندین کتاب درسی درباره برنامه نویسی علمی در MATLAB ، پردازش سیگنال و آمار نوشته ام. من همچنین معتقد به اهمیت ادامه تحصیل در سطح حرفه ای هستم. تمرکز آموزش Pluralsight من تجزیه و تحلیل داده های عملی در MATLAB است. آموزش مباحث فنی می تواند یک چالش برای دوره های آنلاین باشد که تعاملات رو در رو در زمان واقعی ندارند. من تمام تلاشم را می کنم تا تعادل درستی بین درک و دقت ریاضی و بین تئوری و اجرا پیدا کنم. امیدوارم موافقت کنید و مشتاقانه منتظر دیدن شما در کلاس هستم!

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.