کتاب پیاده‌سازی الگوریتم بیز ساده (Naive Bayes) در پایتون برای تحلیل داده‌ها و طبقه‌بندی هوشمند با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی الگوریتم بیز ساده (Naive Bayes) در پایتون برای تحلیل داده‌ها و طبقه‌بندی هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های احتمالات

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی علم داده و جایگاه یادگیری ماشین در تحلیل هوشمند
  • 2. مفاهیم پایه احتمالات و قضیه بیز در علوم داده
  • 3. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
  • 4. کار با کتابخانه‌های استاندارد پایتون برای محاسبات ریاضی
  • 5. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی داده‌ها و مفاهیم یادگیری نظارت‌شده
  • 6. بررسی ویژگی‌های داده‌ها و پیش‌پردازش متون برای تحلیل
  • 7. مفهوم استقلال شرطی در الگوریتم بیز ساده
  • 8. تحلیل ریاضی الگوریتم بیز ساده و فرمول‌بندی آن
  • 9. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی در پایتون
  • 10. پاک‌سازی و نرمال‌سازی مجموعه‌های داده
  • 11. تبدیل داده‌های متنی به بردارهای عددی
  • 12. مدل‌سازی توزیع‌های احتمالی در بیز ساده
  • 13. پیاده‌سازی گام‌به‌گام الگوریتم بیز ساده با کتابخانه Scikit-learn
  • 14. بررسی انواع مدل‌های بیز ساده (Gaussian, Multinomial, Bernoulli)
  • 15. انتخاب مدل مناسب بر اساس نوع داده‌های ورودی
  • 16. آموزش مدل بیز ساده بر روی داده‌های آموزشی
  • 17. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
  • 18. مفاهیم دقت، فراخوانی و امتیاز اف در طبقه‌بندی
  • 19. بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای افزایش دقت پیش‌بینی
  • 20. بررسی خطاهای رایج در مدل‌های احتمالی و نحوه رفع آن‌ها
  • 21. تحلیل هوشمند داده‌های متنی با الگوریتم بیز ساده
  • 22. کاربرد بیز ساده در فیلتر کردن هوشمند اطلاعات
  • 23. پیاده‌سازی یک پروژه عملی طبقه‌بندی داده‌ها در محیط پایتون
  • 24. تحلیل نتایج مدل و تفسیر خروجی‌های احتمالی
  • 25. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای اطمینان از صحت مدل
  • 26. مقایسه الگوریتم بیز ساده با سایر روش‌های طبقه‌بندی
  • 27. مدیریت داده‌های نامتوازن در تحلیل‌های هوشمند
  • 28. به‌کارگیری مدل در محیط‌های عملیاتی و سامانه‌های تصمیم‌یار
  • 29. اخلاق در علم داده و حفظ حریم خصوصی کاربران در تحلیل‌ها
  • 30. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین و گزارش‌دهی نتایج
تگ‌ها: Naive Bayes آموزش پایتون الگوریتم بیز ساده پایتون برای علوم داده تحلیل داده طبقه‌بندی هوشمند علم داده مدل‌سازی احتمالات هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.