آموزش رایگان بردار پشتیبان رگرسیون (SVR) در متلب

معرفی دوره: الگوریتم بردار پشتیبان رگرسیون (SVR) در متلب
مقدمه
این دوره آموزشی به بررسی و آموزش بهینه‌سازی الگوریتم بردار پشتیبان رگرسیون (Support Vector Regression – SVR) در متلب می‌پردازد. در این دوره، مبانی نظری و عملی الگوریتم SVR مورد بررسی قرار می‌گیرد و شرکت‌کنندگان یاد خواهند گرفت چگونه پارامترهای مدل SVR را بهینه‌سازی کنند.
مزایای SVR
• توانایی مدل‌سازی روابط غیرخطی با استفاده از کرنل‌ها (Kernels)
• مقاومت نسبت به داده‌های پرت (Outliers) با تنظیم مناسب پارامترها
• عملکرد مناسب در داده‌های با ابعاد بالا
سرفصل‌های آموزشی SVR در متلب (صفر تا صد)
1. تئوری SVR
o مقدمه‌ای بر ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine – SVM)
o اصول حاشیه اپسیلون (ε-insensitive) در SVR
o نقش کرنل‌ها در مدلسازی غیرخطی
o اهمیت انتخاب پارامترهای C، ε و کرنل‌ها
2. آماده‌سازی داده‌ها
o بررسی و تحلیل داده‌ها
o حذف داده‌های گمشده و مدیریت داده‌های پرت
o نرمال‌سازی (Normalization) و استانداردسازی (Standardization) ویژگی‌ها
3. تقسیم‌بندی داده‌ها به تست و ترین (Train-Test Split)
o استفاده از روش‌های مختلف تقسیم‌بندی داده‌ها
o پیاده‌سازی Cross Validation برای ارزیابی بهتر مدل
4. ایجاد مدل SVR با سه کرنل مختلف
o کرنل خطی (Linear Kernel)
o کرنل چندجمله‌ای (Polynomial Kernel)
o کرنل گاوسی (RBF – Radial Basis Function)
o پیاده‌سازی در متلب
5. فرآیند ترین و تست مدل (Training and Testing)
o آموزش مدل با داده‌های آموزشی
o پیش‌بینی داده‌های تست
o مقایسه نتایج پیش‌بینی با مقادیر واقعی
6. ارزیابی عملکرد مدل (Model Evaluation)
o محاسبه معیارهای ارزیابی: RMSE (ریشه میانگین مربعات خطا)، MSE (میانگین مربعات خطا)، R² (ضریب تعیین)
o رسم پلات‌های: نمودار فیتینگ مدل، مقایسه مقادیر پیش‌بینی و واقعی
7. نکات لازم برای بهبود مدل (Model Improvement Tips)
o پیش‌پردازش داده‌ها: مدیریت داده‌های گمشده و پرت، نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
o انتخاب ویژگی (Feature Selection): روش‌های فیلتر (Filters)، روش‌های Wrapper، روش‌های Embedded
o بهینه‌سازی پارامترهای مدل: روش‌های جستجوی دستی یا Grid Search، استفاده از الگوریتم‌های متاهوریستیک (Metaheuristic Algorithms) مانند PSO (Particle Swarm Optimization) و ACO (Ant Colony Optimization)
پیاده‌سازی در متلب
• آموزش مدل SVR: استفاده از تابع fitrsvm
• توابع کرنل‌های مختلف: تنظیم و اعمال کرنل‌های مختلف
• محاسبه معیارهای ارزیابی: استفاده از توابع mse, rmse و محاسبات R²
نتیجه‌گیری
این دوره یادگیری شما را به سمت تسلط کامل بر الگوریتم SVR و تکنیک‌های پیشرفته آن هدایت می‌کند و به شما کمک می‌کند مدل‌های بهینه و دقیق ایجاد کنید.
تماس با مدرس:
• Telegram: t.me/matlabanyone
• Telegram: t.me/hassan_saadatmand
• Email: h.saadatmand22@yahoo.com
• Website: www.matlablearning.com
• Phone: 09155137038
مدرس:
• بیش از 250 دوره آموزشی در متلب و پایتون
• بیش از 15 سال تجربه در زمینه تدریس