انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم PSO و شبکه عصبی MLP (رگرسیون)

Скачать انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم PSO و شبکه عصبی MLP (رگرسیون) бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم PSO و شبکه عصبی MLP (رگرسیون) или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Cкачать музыку انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم PSO و شبکه عصبی MLP (رگرسیون) бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم PSO و شبکه عصبی MLP (رگرسیون)

معرفی دوره: انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم PSO و شبکه عصبی MLP (رگرسیون) در متلب MATLAB
این دوره با هدف آموزش انتخاب ویژگی (Feature Selection) برای مسائل رگرسیون (Regression) با استفاده از ترکیب الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization – PSO) و شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (Multi-Layer Perceptron – MLP) طراحی شده است. روش انتخاب ویژگی مبتنی بر مدل Wrapper در این دوره استفاده می‌شود که در آن مدل MLP برای ارزیابی مجموعه‌های مختلف از ویژگی‌ها استفاده می‌شود. این روش بهینه‌سازی، کارایی مدل را افزایش داده و پیچیدگی محاسباتی را کاهش می‌دهد.
https://matlablearning.com/courses/fe...
اطلاعات تماس:
تلگرام: t.me/matlabanyone
ایمیل 1: [email protected]
ایمیل 2: [email protected]
وب‌سایت: www.matlablearning.com

در این دوره، مراحل کامل از آماده‌سازی داده‌ها (Data Preprocessing) شامل حذف داده‌های پرت (Outlier Detection)، مدیریت مقادیر گمشده (Handling Missing Values) و نرمال‌سازی (Normalization) تا ارزیابی مدل نهایی ارائه می‌شود. همچنین، آموزش کامل PSO، شامل تئوری و پیاده‌سازی عملی در MATLAB، به شرکت‌کنندگان ارائه می‌شود.

این دوره به مهندسان داده، پژوهشگران و دانشجویانی که در زمینه‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)، بهینه‌سازی (Optimization)، الگوریتم های فراابتکاری (Metaheuristic Algorithms) و داده کاوی (Data Mining) یا تحلیل داده‌ها (Data Analysis) فعالیت دارند، توصیه می‌شود.