اکسپرس 24
کتاب مدیریت داده‌های گمشده با رویکردهای آماری و همسایگی نزدیک (KNN)

کتاب مدیریت داده‌های گمشده با رویکردهای آماری و همسایگی نزدیک (KNN)

تگ‌ها: KNN Imputer Scikit-learn Simple Imputer آماده سازی داده پیش پردازش داده تحلیل داده علم داده مدیریت داده گمشده هوش مصنوعی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت داده‌های گمشده با رویکردهای آماری و همسایگی نزدیک (KNN)

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و اهمیت آن
  • 2. مفهوم داده‌های گمشده در علم داده
  • 3. انواع داده‌های گمشده
  • 4. پیامدهای داده‌های گمشده در تحلیل آماری
  • 5. روش‌های کلی برخورد با داده‌های گمشده
  • 6. اهمیت پیش‌پردازش داده‌ها
  • 7. مروری بر کتابخانه Scikit-learn پایتون
  • 8. نصب و پیکربندی Scikit-learn
  • 9. مقدمه‌ای بر Imputer در Scikit-learn
  • 10. استفاده از SimpleImputer برای داده‌های گمشده
  • 11. استراتژی‌های مختلف SimpleImputer
  • 12. میانگین (Mean) به عنوان استراتژی Imputer
  • 13. میانه (Median) به عنوان استراتژی Imputer
  • 14. نما (Most Frequent) به عنوان استراتژی Imputer
  • 15. کاربرد MeanImputer در مجموعه داده‌ها
  • 16. کاربرد MedianImputer در مجموعه داده‌ها
  • 17. کاربرد MostFrequentImputer در مجموعه داده‌ها
  • 18. مثال عملی با SimpleImputer
  • 19. مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های عددی
  • 20. مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های دسته‌ای
  • 21. مزایای SimpleImputer
  • 22. محدودیت‌های SimpleImputer
  • 23. مقدمه‌ای بر رویکردهای مبتنی بر همسایگی
  • 24. مفهوم همسایگی نزدیک (KNN)
  • 25. کاربرد KNN در طبقه‌بندی
  • 26. کاربرد KNN در رگرسیون
  • 27. نحوه انتخاب تعداد همسایگان (k) در KNN
  • 28. اهمیت انتخاب معیار فاصله در KNN
  • 29. استفاده از KNNImputer برای داده‌های گمشده
  • 30. نحوه عملکرد KNNImputer
  • 31. مراحل پیاده‌سازی KNNImputer
  • 32. انتخاب پارامترهای KNNImputer
  • 33. مقایسه KNNImputer با SimpleImputer
  • 34. مزایای KNNImputer
  • 35. محدودیت‌های KNNImputer
  • 36. مثال عملی با KNNImputer
  • 37. مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های پیچیده
  • 38. بررسی تأثیر استراتژی‌های مختلف Imputer
  • 39. ارزیابی کیفیت داده‌های تکمیل شده
  • 40. معیارهای سنجش عملکرد Imputer
  • 41. تکنیک‌های پیشرفته‌تر برای داده‌های گمشده (اشاره)
  • 42. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تکمیل داده‌ها
  • 43. نکات مهم در انتخاب روش تکمیل داده
  • 44. تأثیر تکمیل داده بر مدل‌های پیش‌بینی
  • 45. مدیریت داده‌های پرت در کنار داده‌های گمشده
  • 46. اهمیت پاکسازی داده‌ها
  • 47. مراحل کلی پاکسازی و آماده‌سازی داده
  • 48. کاربرد داده‌های گمشده در تحلیل سری‌های زمانی
  • 49. روش‌های تخصصی برای داده‌های گمشده در سری‌های زمانی (اشاره)
  • 50. اهمیت مستندسازی فرآیند تکمیل داده
  • 51. کاربرد تکمیل داده در یادگیری عمیق (اشاره)
  • 52. اخلاق در علم داده و مدیریت داده‌های گمشده
  • 53. حفظ حریم خصوصی داده‌ها هنگام تکمیل
  • 54. پیاده‌سازی عملی تکمیل داده در پایتون
  • 55. استفاده از Pandas برای شناسایی داده‌های گمشده
  • 56. رسم نمودار برای نمایش داده‌های گمشده
  • 57. نمایش داده‌های گمشده به صورت ماتریس
  • 58. نحوه مشاهده داده‌های گمشده در DataFrame
  • 59. حذف ردیف‌ها یا ستون‌های دارای داده گمشده (و دلایل اجتناب)
  • 60. استفاده از Fillna در Pandas
  • 61. تکمیل داده‌های گمشده با مقدار ثابت در Pandas
  • 62. تکمیل داده‌های گمشده با میانگین در Pandas
  • 63. تکمیل داده‌های گمشده با میانه در Pandas
  • 64. تکمیل داده‌های گمشده با نما در Pandas
  • 65. تکمیل داده‌های گمشده با روش‌های پیشرفته‌تر در Pandas
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین نظارت شده
  • 67. مفهوم ویژگی (Feature) و برچسب (Label)
  • 68. مدل‌های یادگیری ماشین برای رگرسیون
  • 69. مدل‌های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی
  • 70. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 71. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 72. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی
  • 73. اهمیت انتخاب و ساخت ویژگی‌های مناسب
  • 74. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 75. تکنیک‌های کاهش ابعاد (PCA)
  • 76. کاربرد PCA در آماده‌سازی داده
  • 77. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی (Clustering)
  • 78. کاربرد خوشه‌بندی در کشف الگوها
  • 79. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
  • 80. ارزیابی نتایج خوشه‌بندی
  • 81. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 82. کاربرد NLP در تحلیل متن
  • 83. توکن‌سازی و پاکسازی متن
  • 84. بردارسازی متن (Bag-of-Words, TF-IDF)
  • 85. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 86. معماری شبکه‌های عصبی پایه
  • 87. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 88. آموزش شبکه‌های عصبی (گرادیان کاهشی)
  • 89. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 90. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 91. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 92. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 93. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 94. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 95. مفهوم عامل (Agent) و محیط (Environment)
  • 96. تابع پاداش (Reward Function)
  • 97. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (Q-Learning)
  • 98. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک و بازی‌ها
  • 99. مباحث پیشرفته در علم داده
  • 100. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.