کتاب صوتی مبانی و روش‌های اعتبارسنجی خوشه‌بندی K-Means در داده‌کاوی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 99,988 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 مبانی و روش‌های اعتبارسنجی خوشه‌بندی K-Means در داده‌کاوی

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: یادگیری ماشین و خوشه‌بندی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر علم داده و داده کاوی
  • 2. مبانی تحلیل آماری در علم داده
  • 3. انواع داده ها و پیش پردازش آنها
  • 4. پاکسازی داده ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 5. فناوری های استخراج ویژگی
  • 6. مقدمه ای بر الگوریتم های یادگیری ماشین
  • 7. یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت
  • 8. مبانی خوشه بندی در داده کاوی
  • 9. مفهوم خوشه بندی و اهمیت آن
  • 10. الگوریتم K-Means: اصول و عملکرد
  • 11. انتخاب مقدار K در K-Means
  • 12. مقایسه الگوریتم K-Means با سایر روش ها
  • 13. تحلیل حساسیت K-Means به انتخاب اولیه مراکز
  • 14. روش های مختلف مقداردهی اولیه مراکز در K-Means
  • 15. بهینه سازی الگوریتم K-Means
  • 16. کاربرد K-Means در طبقه بندی داده ها
  • 17. کاربرد K-Means در تحلیل سبد سهام
  • 18. کاربرد K-Means در بخش بندی مشتریان
  • 19. کاربرد K-Means در کشف ناهنجاری
  • 20. کاربرد K-Means در تحلیل تصویر
  • 21. کاربرد K-Means در پردازش زبان طبیعی
  • 22. کاربرد K-Means در زیست شناسی محاسباتی
  • 23. کاربرد K-Means در علوم اجتماعی
  • 24. کاربرد K-Means در تحقیقات بازار
  • 25. کاربرد K-Means در سیستم های توصیه گر
  • 26. کاربرد K-Means در داده های جغرافیایی
  • 27. کاربرد K-Means در داده های سری زمانی
  • 28. کاربرد K-Means در داده های بزرگ
  • 29. مقدمه ای بر اعتبارسنجی در یادگیری ماشین
  • 30. اهمیت اعتبارسنجی در ارزیابی مدل ها
  • 31. مقدمه ای بر معیارهای اعتبارسنجی خوشه بندی
  • 32. معیارهای داخلی اعتبارسنجی خوشه بندی
  • 33. شاخص سیلوئت (Silhouette Index)
  • 34. شاخص دیویس-بولدین (Davies-Bouldin Index)
  • 35. شاخص کالسکی-هاراباز (Calinski-Harabasz Index)
  • 36. شاخص واریانس درون خوشه ای (Within-Cluster Sum of Squares)
  • 37. معیارهای خارجی اعتبارسنجی خوشه بندی
  • 38. شاخص تنظیم شده دقت (Adjusted Rand Index)
  • 39. شاخص اطلاعات متقابل نرمال شده (Normalized Mutual Information)
  • 40. شاخص همبستگی (Fowlkes-Mallows Index)
  • 41. مقایسه معیارهای داخلی و خارجی
  • 42. انتخاب معیار مناسب برای اعتبارسنجی K-Means
  • 43. محدودیت های معیارهای اعتبارسنجی
  • 44. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) برای K-Means
  • 45. اعتبارسنجی K-Means با استفاده از داده های تست
  • 46. روش های اعتبارسنجی خوشه بندی در عمل
  • 47. بررسی کیفیت خوشه ها با استفاده از روش های بصری
  • 48. تجسم نتایج خوشه بندی
  • 49. تفسیر خوشه ها و استخراج دانش
  • 50. ارزیابی پایداری خوشه ها
  • 51. روش های ارزیابی پایداری خوشه ها
  • 52. تأثیر نویز بر پایداری خوشه ها
  • 53. روش های مقاوم در برابر نویز در K-Means
  • 54. K-Medoids به عنوان جایگزینی برای K-Means
  • 55. مقدمه ای بر الگوریتم های خوشه بندی سلسله مراتبی
  • 56. خوشه بندی سلسله مراتبی تجمعی (Agglomerative)
  • 57. خوشه بندی سلسله مراتبی تقسیمی (Divisive)
  • 58. مقایسه K-Means با خوشه بندی سلسله مراتبی
  • 59. مقدمه ای بر الگوریتم های خوشه بندی مبتنی بر چگالی
  • 60. DBSCAN: خوشه بندی مبتنی بر چگالی
  • 61. OPTICS: خوشه بندی مبتنی بر چگالی با اولویت
  • 62. مقایسه K-Means با خوشه بندی مبتنی بر چگالی
  • 63. مقدمه ای بر مدل های ترکیبی گاوسی (GMM)
  • 64. GMM برای خوشه بندی
  • 65. مقایسه K-Means با GMM
  • 66. الگوریتم های خوشه بندی دیگر
  • 67. خوشه بندی طیفی (Spectral Clustering)
  • 68. خوشه بندی مبتنی بر شبکه های عصبی
  • 69. یادگیری عمیق برای خوشه بندی
  • 70. کاربرد یادگیری عمیق در خوشه بندی
  • 71. مقدمه ای بر تحلیل عاملی اکتشافی (EFA)
  • 72. EFA برای کاهش ابعاد
  • 73. مقایسه EFA با K-Means
  • 74. مقدمه ای بر تحلیل مؤلفه های اصلی (PCA)
  • 75. PCA برای کاهش ابعاد
  • 76. مقایسه PCA با K-Means
  • 77. کاربرد K-Means در پیش پردازش برای سایر الگوریتم ها
  • 78. مقیاس بندی داده ها برای K-Means
  • 79. اثر مقیاس بندی بر نتایج K-Means
  • 80. بررسی تأثیر ابعاد بر K-Means
  • 81. کاهش ابعاد قبل از اجرای K-Means
  • 82. روش های انتخاب ویژگی برای K-Means
  • 83. بهینه سازی پارامترهای K-Means
  • 84. تنظیم ابرپارامترهای K-Means
  • 85. یادگیری تقویتی برای انتخاب K
  • 86. کاربرد K-Means در داده کاوی صنعتی
  • 87. کاربرد K-Means در تشخیص تقلب
  • 88. کاربرد K-Means در بهینه سازی فرآیندها
  • 89. کاربرد K-Means در تحلیل ریسک
  • 90. کاربرد K-Means در هوش تجاری
  • 91. کاربرد K-Means در مدیریت دانش
  • 92. کاربرد K-Means در سیستم های اطلاعات جغرافیایی
  • 93. کاربرد K-Means در کشاورزی دقیق
  • 94. کاربرد K-Means در بهداشت و درمان
  • 95. کاربرد K-Means در علوم محیطی
  • 96. کاربرد K-Means در سیستم های حمل و نقل هوشمند
  • 97. کاربرد K-Means در امنیت سایبری
  • 98. کاربرد K-Means در آموزش و پرورش
  • 99. کاربرد K-Means در مطالعات فرهنگی
  • 100. کاربرد K-Means در تحلیل داده های شبکه های اجتماعی
EXPRESS24 AUDIO EXPERIENCE
یادگیری را بشنوید؛ زندگی کنید
کتاب‌های صوتی و پادکست‌های آموزشی، راهی دلنشین برای کشف ایده‌های تازه، گسترش دانش و استفاده بهتر از لحظه‌های روزمره هستند.
دانش، الهام و تجربه؛ این بار با صدای زندگی
برای آموختن، همیشه لازم نیست بخوانید
گاهی بهترین فرصت یادگیری زمانی است که در مسیر رفت‌وآمد هستید، قدم می‌زنید، استراحت می‌کنید یا کارهای روزمره‌تان را انجام می‌دهید. محتوای صوتی کمک می‌کند از این لحظه‌ها برای شنیدن، اندیشیدن و آشنایی با موضوعات تازه بهره ببرید.
◷
یادگیری در دل روزمرگی
از زمان رفت‌وآمد، پیاده‌روی یا استراحت برای شنیدن محتوای مفید استفاده کنید؛ بدون آنکه همیشه به کتاب چاپی یا صفحه نمایش نیاز داشته باشید.
◎
تجربه‌ای شنیداری و دلنشین
با روایت صوتی، توضیحات گفتاری و فضای شنیداری هر محتوا همراه شوید و متناسب با سلیقه خود، شیوه تازه‌ای برای دریافت مطالب تجربه کنید.
✦
گسترش دانش و دیدگاه
با موضوعات متنوع آشنا شوید، ایده‌های تازه کشف کنید و فرصت بیشتری برای یادگیری مستمر و پرورش کنجکاوی خود بسازید.
♫
همراه با سبک زندگی شما
محتوای صوتی را متناسب با برنامه روزانه خود انتخاب کنید و در زمان مناسب، شنیدن را به بخشی از عادت‌های شخصی‌تان تبدیل کنید.
کتاب صوتی یا پادکست؟
کتاب صوتی
راهی برای همراه شدن با محتوای یک کتاب از طریق شنیدن. بسته به اثر، می‌توانید داستان‌ها، آموزش‌ها، مفاهیم تخصصی یا مطالب کاربردی را در قالب روایت و بیان صوتی دنبال کنید.
مناسب برای شنیدن و مرور محتوای کتاب‌ها
پادکست آموزشی
فرصتی برای دنبال کردن موضوعات مشخص در قالب گفت‌وگو، روایت، توضیح آموزشی یا مجموعه‌ای از قسمت‌های صوتی؛ مناسب برای کشف ایده‌ها و آشنایی با دیدگاه‌های گوناگون.
مناسب برای یادگیری موضوعی و شنیدن دیدگاه‌های تازه
هر جا که هستید، شنیدن را آغاز کنید
با دستگاه مناسب خود، محتوای صوتی را به آسانی دنبال کنید.
▯
گوشی هوشمند
اندروید و آیفون
▣
تبلت
برای شنیدن و دنبال کردن محتوا
▤
رایانه و لپ‌تاپ
با پخش‌کننده صوتی سازگار
♫
هدفون و بلندگو
برای شنیدن متناسب با محیط
چطور از تجربه شنیدن بیشتر بهره ببریم؟
✦ زمان مناسبی برای شنیدن انتخاب کنید؛ زمانی که بتوانید با آرامش به محتوا توجه داشته باشید.
✦ برای مطالب آموزشی، نکته‌های مهم را یادداشت کنید یا پس از پایان شنیدن، آن‌ها را مرور کنید.
✦ اگر محتوا طولانی است، آن را در چند نوبت دنبال کنید تا فرصت بیشتری برای درک و مرور داشته باشید.
✦ هنگام رانندگی یا انجام کارهای نیازمند تمرکز، ایمنی را در اولویت قرار دهید و از شیوه شنیدنی استفاده کنید که حواس شما را مختل نکند.
هر شنیدن، فرصتی برای کشف است
با کتاب‌های صوتی و پادکست‌های آموزشی، دنیای تازه‌ای از ایده‌ها، روایت‌ها و آموختنی‌ها را به لحظه‌های خود اضافه کنید.
کشف محصولات بیشتر در اکسپرس ۲۴
express24.ir
امکانات پخش، ادامه شنیدن و دسترسی آفلاین به نوع فایل، دستگاه و نرم‌افزار مورد استفاده بستگی دارد.
AUDIO PREVIEW
قبل از انتخاب، گوش کنید!
بخشی از سبک محتوای محصولات صوتی ما را بشنوید و با فضای آن آشنا شوید.
♫
نمونه صوتی از سبک محصولات صوتی ما
پیش‌نمایش کوتاهی از سبک پادکست های صوتی محصولات ما
پخش آنلاین
برای تجربه بهتر، می‌توانید از هدفون استفاده کنید.
تگ‌ها: K-Means اعتبارسنجی خوشه‌بندی الگوریتم K-Means تحلیل آماری خوشه‌بندی داده‌کاوی داده‌کاوی با پایتون کاوش داده یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.