فایل ورد کامل یادگیری ماشین،تئوری و کاربردی ۱۵۶ صفحه در word

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل ورد کامل یادگیری ماشین،تئوری و کاربردی ۱۵۶ صفحه در word دارای ۱۵۶ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد فایل ورد کامل یادگیری ماشین،تئوری و کاربردی ۱۵۶ صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل یادگیری ماشین،تئوری و کاربردی ۱۵۶ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل یادگیری ماشین،تئوری و کاربردی ۱۵۶ صفحه در word :

فایل مورد نظر شامل مطالب و تصاویر از منابع معتبر است
دارای فایل ورد کامل یادگیری ماشین،تئوری و کاربردی ۱۵۶ صفحه در word
فهرست مطالب ،فایل ورد کامل یادگیری ماشین،تئوری و کاربردی ۱۵۶ صفحه در word
فهرست اشکال و جداول است.

یادگیری ماشین در نحوه انجام کار و فعالیت های روزمره ما تغییرات اساسی ایجاد کرده است. برنامه نویسان نرم افزارهای قدیمی و سنتی کار بسیار سختی داشتند. آن ها ابتدا منطق را براساس وضعیت فعلی موضوع می نوشتند و سپس داده های مربوطه را اضافه می کردند. اما با گذشت زمان و با ظهور تکنولوژی، تغییرات اساسی رخ داد.
کلان روند ها ( Megatrends ) ، فن آوری های جنون آمیز و اتوماسیون، کار ها را به دست گرفته اند و می توانیم با افتخار بگوییم که همه چیز خوب پیش می رود. با قدرت یادگیری ماشین، مشاغل قدرتمند شده و به قله های جدیدی می رسند.

فصل ۱ بهینه سازی ۱۰
۱-۱ مقدمه ۱۰
۱-۲ مقدماتی ۱۱
۱-۲-۱ مجموعه های محدب ۱۱
تعریف۲.۱ ۱۲
۱-۲-۲ توابع محدب ۱۲
تعریف۳.۱ ۱۲
۱-۲-۳ زیرشاخه ها ۱۶
۱-۲-۴ توابع به شدت محدب ۱۷
۱-۲-۵ توابع محدب با گرادیان پیوسته Lipschitz ۱۹
۱-۲-۶ دوگانگی فنچل ۱۹
۱-۲-۷ واگرایی برگمن ۲۱
۱-۳ به حداقل رساندن محدب صاف بدون محدودیت ۲۳
۱-۳-۱ به حداقل رساندن یک تابع محدب یک بعدی ۲۳
۱-۳-۲ نزول مختصات ۲۵
۱-۳-۳ نزول گرادیان ۲۶
۱-۳-۴ رود آینه………. ۳۱
۱-۳-۵ گرادیان مزدوج ۳۴
۱-۳-۶ روش های مرتبه بالاتر ۴۰
۱-۳-۶-۱ روش های شبه نیوتنی ۴۳
۱-۳-۶-۲ روش های گرادیان طیفی ۴۷
۱-۳-۷ روش های بسته ۴۸
۱-۴ بهینه سازی محدود ۵۲
۱-۴-۱ روش های مبتنی بر فرافکنی ۵۳
۱-۴-۲ دوگانگی لاگرانژ ۵۵
۱-۴-۳ برنامه های خطی و درجه دوم ۶۰
۱-۴-۳-۱ برنامه ریزی خطی…….. ۶۰
۱-۴-۳-۲ برنامه نویسی درجه دوم ۶۲
۱-۵ بهینه سازی تصادفی ۶۶
۱-۵-۱ نزول گرادیان تصادفی ۶۷
۱-۵-۱-۱ ملاحظات عملی…………. ۶۷
۱-۶ بهینه سازی غیر محدب ۶۸
۱-۶-۱ روش مقعر – محدب ۶۸
۱-۷ برخی از توصیه های عملی ۷۰
فصل ۲ آموزش آنلاین و تقویت ۷۵
۲-۱ الگوریتم نصف کردن ۷۵
۲-۲ اکثریت وزنی ۷۶
فصل ۳ چگالی شرطی ۸۳
۳-۱ رگرسیون لجستیک ۸۴
۳-۲ رگرسیون ۸۶
۳-۲-۱ مدل های عادی مشروط ۸۶
۳-۲-۲ توزیع پسین ۸۶
۳-۲-۳ برآورد ناهمسان ۸۶
۳-۳ کاتیون چند کلاسه کلاسی ۸۷
۳-۳-۱ مدل های چند جمله ای مشروط ۸۷
۳-۴ CRF چیست؟ ۸۷
۳-۴-۱ CRF های زنجیره ای خطی ۸۷
۳-۴-۲ CRF های مرتبه بالاتر ۸۷
۳-۴-۳ CRF های هسته دار ۸۷
۳-۵ استراتژی های بهینه سازی ۸۷
۳-۵-۱ شروع به کار ۸۷
۳-۵-۲ الگوریتم های بهینه سازی ۸۸
۳-۵-۳ مدیریت CRFهای سفارش بالاتر ۸۸
۳-۶ مدل های پنهان مارکوف ۸۸
۳-۷ مطالعه بیشتر ۸۸
۳-۷-۱ بهینه سازی. ۸۹
فصل ۴ هسته ها و فضاهای توابعی ۹۰
۴-۱ مبانی ۹۰
۴-۱-۱ مثال ها………. ۹۱
۴-۱-۱-۱ هسته خطی…………….. ۹۱
۴-۱-۱-۲ هسته چند جمله ای ۹۱
۶-۱مبانی ۹۲
۴-۱-۱-۳ هسته تابع پایه شعاعی ۹۲
۴-۱-۱-۴ پیچشی های هسته……….. ۹۲
۴-۱-۱-۵ رشته های هسته……………. ۹۳
۴-۱-۱-۶ نمودار های هسته………………… ۹۵
۴-۲ هسته ۹۸
۴-۲-۱ نقشه های ویژه ۹۸
۴-۲-۲ ترفند هسته. ۹۸
۴-۲-۳ نمونه هایی از هسته ها ۹۸
۴-۳ الگوریتم ها ۹۸
۴-۳-۱ پرسپترون هسته ۹۸
۴-۳-۲ Classi er……………. ۹۸
۴-۳-۳ تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی هسته ۹۸
۴-۴ بازتولید فضاهای هیلبرت هسته ۹۸
۴-۵ بازتولید فضاهای هیلبرت هسته ۱۰۰
۴-۵-۱ هیلبرت فضاهای ۱۰۱
۴-۵-۲ ویژگی های نظری ۱۰۲
۴-۵-۳ سازی منظم ۱۰۲
۴-۶ فضاهای باناخ ۱۰۲
۴-۶-۱ خواص……… ۱۰۲
۴-۶-۲ هنجارها و مجموعه های محدب ۱۰۲
فصل ۵ مدل های خطی ۱۰۳
۵-۱ کاتیون کلاسی بردار پشتیبانی ۱۰۴
۵-۱-۱ دیدگاه به حداقل رساندن ریسک منظم ۱۱۰
۵-۱-۲ یک تفسیر خانوادگی نمایی ۱۱۱
۵-۱-۳ الگوریتم های تخصصی برای آموزش SVM ها ۱۱۳
۵-۲ برنامه های افزودنی ۱۲۰
۵-۲-۱ ترفند ………….. ۱۲۰
۵-۲-۲ ازدست دادن لولا مربعی ۱۲۲
۵-۲-۳ از دست دادن سطح شیب دار ۱۲۳
۷-۳ گرسیون بردار پشتیبانی ۱۲۴
۵-۳ رگرسیون بردار پشتیبانی ۱۲۵
۵-۳-۱ ترکیب توابع از دست دادن عمومی ۱۲۸
۵-۳-۲ ترفند ترکیب ۱۳۱
۵-۴ تشخیص تازگی ۱۳۲
۵-۵ حاشیه و احتمال ۱۳۵
۵-۶ فراتر از طبقه بندی باینری ۱۳۵
۵-۶-۱ طبقه بندی چند طبقه ۱۳۶
۵-۶-۱-۱ از دست دادن لولا چند کلاسه افزایشی ۱۳۶
۵-۶-۱-۲ حداکثر از دست دادن لولا چند کلاسه ۱۳۷
۵-۶-۲ طبقه بندی چند برچسبی ۱۳۸
۵-۶-۲-۱ از دست دادن لولا چند برچسبی افزودنی ۱۳۸
۵-۶-۲-۲ حداکثر از دست دادن لولا چند برچسبی ۱۳۸
۵-۶-۳ رگرسیون و رتبه بندی ترتیبی ۱۳۹
۵-۷ طبقه بندی کننده های حاشیه بزرگ با ساختار ۱۴۰
۵-۷-۱ حاشیه…………. ۱۴۰
۵-۷-۲ جریمه حاشیه ۱۴۰
۵-۷-۳ تلفات غیر محدب ۱۴۰
۵-۸ برنامه های کاربردی ۱۴۱
۵-۸-۱ حاشیه نویسی توالی ۱۴۱
۵-۸-۲ تطبیق…………. ۱۴۱
۵-۸-۳ بندی رتبه………. ۱۴۱
۵-۸-۴ برنامه ریزی کوتاه ترین مسیر ۱۴۱
۵-۸-۵ حاشیه نویسی تصویر ۱۴۱
۵-۹ بهینه سازی ۱۴۱
۵-۹-۱ تولید ستون زیر دیفرانسیل ها ۱۴۱
۵-۹-۲ روش های بسته ۱۴۱
۵-۹-۳ آرامش بیش از حد در دوگانه زمانی که ۱۴۱
۵-۱۰ درمقابل مدل های حاشیه بزرگ ساختاریافته CRF 10.7 ۱۴۱
۵-۱۰-۱ عملکرد از دست دادن ۱۴۱
۵-۱۰-۲ دوگانه اتصالات. ۱۴۱
۵-۱۰-۳ سازی بهینه. ۱۴۱
فصل ۶ نتیجه گیری و پیشنهادات ۱۴۳
۶-۱ نتیجه گیری ۱۴۳
۶-۲ پیشنهادات ۱۴۶