خانه محصولات حساب کاربری ثبت نام

342000 پاورپوینت

130560 کاربر

2369700 دانلود فایل

ساخت پاوپوینت با هوش مصنوعی

کم تر از 5 دقیقه با هوش مصنوعی کافه پاورپوینت ، پاورپوینت بسازید

برای شروع ساخت پاورپوینت کلیک کنید

شما در این مسیر هستید :خانه / محصولات / Powerpoint / دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با مفهوم دسته بندی وارزیابی دسته بندی با استفاده از مدل های خطی (کد10725)

سفارش انجام پاورپوینت - بهترین کیفیت - کم ترین هزینه - تحویل در چند ساعت 09164470871 ای دی e2proir

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با مفهوم دسته بندی وارزیابی دسته بندی با استفاده از مدل های خطی (کد10725)

شناسه محصول و کد فایل : 10725

نوع فایل : Powerpoint پاورپوینت

قابل ویرایش تمامی اسلاید ها دارای اسلاید مستر برای ویرایش سریع و راحت تر

امکان باز کردن فایل در موبایل - لپ تاپ - کامپیوتر و ...

با یک خرید میتوانید بین 342000 پاورپینت ، 25 پاورپوینت را به مدت 7 روز دانلود کنید

هزینه فایل : ~~105000~~ : 54000 تومان

تماس با پشتیبانی 09164470871

فایل های مشابه شاید از این ها هم خوشتان بیاید !!!!

دانلود پاورپوینت کامل Data Structure (کد10743)

دانلود پاورپوینت کامل تحلیل و ارزیابی وظایف و روشهای قاب و تشخيص و تصحيح خطا بندی لایه اتصال داده ها (کد10742)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با مفهوم دیتا سنتر ها و کاربرد و مزایای آن ها (کد10741)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با انواع جداکننده های سیلیکونی (کد10740)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با قوانین اجرایی رسیدگی به تخلفات بهداشتی مواد غذایی وبهداشتی ازتولید تارسیدن به دست مصرف کننده (کد10739)

دانلود پاورپوینت کامل تحلیل و ارزیابی بخشی از عوامل تاریخی که مانع توسعه ایران شد.(کد10738)

دانلود پاورپوینت کامل دستورعمل های واحدهای سیار و ثابت عرضه مواد غذایی (کد10737)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی بامراحل اجرای مقررات و دستورالعمل ها (کد10736)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با ساختمان تولید مثل در گیاهان عالی از نوع – پیدازادان و نهاندانگان (کد10735)

دانلود پاورپوینت کامل تحلیل و ارزیابی دستگاه های Photometry وآشایی بااشكالات گزارش شده آن ها (کد10734)

دانلود پاورپوینت کامل ارزیابی و شناخت آمیبهای مهم موجود در دستگاه گوارش انسان (کد10733)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با مشکلات ناشی ازترومای اندام فوقانی (کد10732)

دانلود پاورپوینت کامل تحلیل و ارزیابی مصوبه شورای عالی اداری درمورد تشکیل «شورای راهبری توسعه مدیریت دستگاه‌های اجرایی و استانی» (کد10731)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی بارعایت الزامات مهم سلامت دستگاه ادراری (کد10730)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با دستگاه گوارش دهان مری معده روده بزرگ روده کوچک (کد10729)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با مفهوم و (ABC) هزینه یابی بر مبنای فعالیت (ABC) (کد10728)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی باانواع دستاورد های انقلاب اسلامی درسطوح ملی *منطقه ای *جهانی وتاریخی (کد10724)

دانلود پاورپوینت کامل تحلیل و بررسی ویژگی های داستان خوب و آشنایی با انواع رمان (کد10723)

دانلود پاورپوینت کامل تحلیل و ارزیابی دریاچه پالمدال در بیابان های مرتفع از دره های آهو در شمال شرق ایالت لس آنجلس (کد10721)

دانلود پاورپوینت کامل آموزش نحوه استفاده و کاربردو مزایای دروازه‌هاي داده‌اي Application Gateway(Citrix) (کد10720)

دانلود پاورپوینت کامل آموزش مهارتهای اجتماعی وآشنایی بانشانه های اختلالات روانی ناتوان کننده (کد10719)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با راهکار های افزایش پژو هش در بخش آموزش و پرورش (کد10718)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با جایگاه هنرودانش در ایران باستان (کد10717)

دانلود پاورپوینت کامل ارزیابی طرح توجیهی د رو پنجره های P.V.C سال 1385(کد10715)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با عوارض مصرف دارو های روانگرادر دوران حاملگی (کد10714)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با انواع دارو ها ومکانیسم آن ها و روش های مختلف تجویز آن ها وانواع تزریقات (کد10713)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با داروهاي ديورتيك و اثرات نامطلوب آن ها (کد10712)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با طرح مانا و داروهای این طرح (کد10711)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با دارو هایی موثر برای انعقاد خون و عوارض آن ها (کد10710)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی چند دارو جهت بهبود ودرمان بیماری فشارخون (کد10709)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با علائم بیماری کروپ (کد10708)

دانلود پاورپوینت کامل تجزیه وتحلیل موضوع ترک اعتیاد (کد10707)

توضیحات محصول دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با مفهوم دسته بندی وارزیابی دسته بندی با استفاده از مدل های خطی (کد10725)

دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با مفهوم دسته بندی وارزیابی دسته بندی با استفاده از مدل های خطی

عنوان های پاورپوینت :

دسته بندی با استفاده از مدل های خطی

دسته بندی

مسایل جدا پذیر خطی

Generative models vs. discriminative models

تقسیم بندی مدلها به صورت احتمالاتی

تبدیل رگراسیون خطی به دسته بندی کننده خطی

سته بندی کننده چند کلاسی

اثبات محدب بودن سطوح تصمیم گیری

یادگیری تابع دسته بندی کننده

دسته بندی با استفاده از کمترین مربع خطا

تعیین پارامترها با استفاده از روش Least squares

ینیمم کردن تابع خطا

حدودیت های روش Least Squares

عایب روش least sqaure

Fisher’s linear discriminant

Fisher Linear Discriminant

اهمیت واریانس داخل کلاسی

ثالی از انتخاب وزنها در ایده فیشر

ارتباط فیشر با حداقل مربعات

جدا ساز فیشر برای مسایل چند کلاسی

حدودیت های جدا ساز فیشر

الگوریتم پرسپترون

بدست آوردن وزن ها

\n \n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\n \n\n \n\nجموعه داده هایی که با یک سطح تصمیم گیری خطی جداپذیر هستند linearly separable یا جداپذیر خطی نامیده میشوند.\n\nیک دسته بندی کننده خطی برای دسته بندی داده ها از ترکیب خطی ویژگی ها استفاده میکند.\n\nدسته بندی کننده خطی بسیار سریع عمل میکند و برای داده ها با ابعاد بالا کارائی خوبی دارد. (البته درخت تصمیم میتواند سریعتر عمل نماید.)\n\nGenerative models vs. discriminative models\n\nدو روش کلی برای تعیین پارامترهای دسته بندی کننده های خطی وجود دارد:\n\nGenerative models\n\nاین روش ها بر اساس مدل سازی توابع چگالی شرطی عمل میکنند نظیر\n\nNaive Bayes classifier که در آن از فرض استقلال شرطی استفاده میشود.\n\ndiscriminative models\n\nدر این روش ها از یک مدل جدا کننده استفاده میشود که سعی در افزایش کیفیت خروجی بر اساس داده های آموزشی دارد. نظیر:\n\nLogistic regression\n\nکه در آن مدل بر این اساس بدست می آید که داده مشاهده شده توسط مدلی ساخته شده که توسط خروجی قابل توصیف است\n\nPerceptron\n\nکه در آن سعی در کاهش خطای مشاهده شده در داده آموزشی است\n\nSupport vector machine\n\nکه در آن سعی در افزایش فاصله مرزی سطوح تصمیم گیری و داده های آموزشی است\n\nتقسیم بندی مدلها به صورت احتمالاتی\n\nDiscriminant Functions\n\nTwo class and Multi class\n\nLeast squares for classification\n\nFisher’s linear discriminant\n\nPerceptron algorithm\n\nProbabilistic Generative Models\n\nContinuous inputs and max likelihood\n\nDiscrete inputs, Exponential Family\n\nProbabilistic Discriminative Models\n\nLogistic regression for single and multi class\n\nLaplace approximation\n\nBayesian logistic regression\n\nتابع هدف\n\nدر مسایل دو کلاسی تابع هدف بصورت زیر است:\n\nکه مقداربرای کلاس برای کلاس استفاده میشود.\n\nبرای مسایل چند کلاسی از یک روش کدینگ برای نمایش کلاسها استفاده میشود. برای ثال در یک سئله کلاسی یک ورودی متعلق به کلاس بصورت زیر نمایش داده میشود.\n\nتبدیل رگراسیون خطی به دسته بندی کننده خطی\n\nساده ترین مدل رگراسیون مدل خطی بصورت زیر است:\n\n \n\nدر مسایل دسته بندی مقدار مقادیر گسسته و یا مقدار احتمال ثانویه بین به خود میگیرد.\n\nبرای این منظور از تابعی به صورت که تابع نامیده میشود استفاده میشود.\n\nسطوح تصمیم گیری بصورت خواهند بود که توابع خطی از هستند. اما در حالت کلی می تواند غیر خطی باشد.\n\nتابع جداساز\n\nتابع جدا ساز تابعی است که بردار را بعنوان ورودی گرفته و در خروجی مقداری متناسب با کلاس Ck تولید میکند.\n\nدر نتیجه بردار بر هر بردار موجود در صفحه تصمیم گیری عمود خواهد بود. بعبارت دیگر بردار می تواند جهت صفحه تصمیم گیری را تعیین نماید.\n\nاگر نقطه ای روی سطح تصمیم گیری باشد خواهیم داشت:\n\nبرای یک نقطه دلخواهداریم:\n\nکه تصویر نقطه روی صفحه تصمیم گیری است.\n\nبا ضرب کردن هر دو طرف در و جمع کردن با و استفاده از روابط زیر خواهیمداشت:\n\nمسایل چند کلاسی\n\nبرای مسایلی که باشد ممکن است بخواهیم دسته بندی را با استفاده از چند دسته بندی کننده کلاسی انجام دهیم. اما اینکار با مشکل مواجه است.\n\nدر یک دسته بندی کننده از تعداد دسته بندی کننده کلاسی استفاده میشود که هر کدام یکی از کلاسها را از سایرین جدا میکند. این امر باعث بوجود آمدن نواحی با دسته بندی مبهم میشود.\n\nدر روش از تعداد دسته بندی کننده باینری استفاده میشود که یک دست را از یک دسته دیگر جدا میکند. برای دسته بندی کردن یک نقطه از روش برای انتخاب رای اکثریت دسته بندی کننده ها استفاده میشود. اما این امر هم باعث بوجود آمدن نواحی با دسته بندی مبهم میشود.\n\n \n\nدسته بندی کننده چند کلاسی\n\nیک راه دیگر، ساخت یک دسته بندی کننده است که با استفاده از تابع زیر بتواند مستقیما دسته یک ورودی را مشخص نماید.\n\nورودی به دسته تعلق خواهد داشت اگر\n\nمرز تصمیم گیری بین دو دسته در جایی خواهد بود که\n\nابرصفحه تصمیم گیری بعدی بوده و بصورت زیر تعریف میشود:\n\nثابت میشود که نواحی تصمیم گیری محدب هستند.\n\nاثبات محدب بودن سطوح تصمیم گیری\n\nیادگیری تابع دسته بندی کننده\n\nبرای یادگیری دسته بندی کننده خطی از سه روش میتوان استفاده کرد:\n\n \n\n \n\nاین روشها ساده هستند اما دارای معایب مخصوص به خود نیز میباشند.\n\nدسته بندی با استفاده از کمترین مربع خطا\n\nاین روش مشابه رگراسیون خطی است و منجر به معادلات بسته ای میشود که برای تمامی پارامترها مقداری بدست خواهد آمد.\n\n \n\n \n\nبرای سادگی محاسبات بجای برداری ورودی از یک بردار ساختگی بصورت زیر استفاده میشود:\n\nهمینطور بردار وزن بصورت زیر نوشته میشود:\n\nدر نتیجه مجموعه معادلات دسته بندی کننده را میتوان بصورت زیر نوشت:\n\n \n\n \n\nتعیین پارامترها با استفاده از روش Least squares\n\nمجموعه داده ورودی\n\n \n\nماتریس های زیر را تعریف میکنیم:\n\n \n\nدر نتیجه تابع مربوط به مجموع مربعات خطا بصورت زیر در خواهد آمد:\n\n \n\n \n\n \n\nبعد از مرتب سازی تابع جدا کننده بصورت زیر در می آید:\n\n \n\nبرخی از داده ها برای این روش مناسب نیستند\n\nسطح تصمیم گیری این روش در شرایطی که توزیع گاوسی باشد، مشابه Maximum Likelihood است که در مورد سطوح تصمیم گیری باینری خوب عمل نمیکند.\n\nمثال زیر عدم کارایی این روش را نشان میدهد.\n\nبا استفاده از مدلهای احتمالاتی میتوان تکنیکهایی ساخت که خیلی بهتر از روش حداقل مربعات عمل کنند.\n\nیک نگرش متفاوت به جداسازی خطی از دیدگاه کاهش بعد میباشد.\n\n \n\n \n\n \n\nبا معرفی ضریب لاگرانژ میتوان این ماکزیمم سازی با محدودیت را بخوبی انجام داد.\n\n \n\n \n\n30 تا 70 درصد پروژه | پاورپوینت | سمینار | طرح های کارآفرینی و توجیهی | پایان-نامه | پی دی اف مقاله ( کتاب ) | نقشه | پلان طراحی | های آماده به صورت رایگان میباشد ( word | pdf | docx | doc )

تو پروژه یکی از بزرگ ترین مراجع دانلود فایل های نقشه کشی در کشو در سال 1394 تاسیس گردیده در سال 1396 کافه پاورپوینت زیر مجموعه تو پروژه فعالیت خود را در زمینه پاورپوینت شروع کرده و تا به امروز به کمک کاربران و همکاران هزاران پاورپوینت برای دانلود قرار داده شده

با افتخار کافه پاورپوینت ساخته شده با وب اسمبلی

ظاهرا یک قسمت لود نشد صحفه را مجدد لود کنید