اکسپرس 24
کتاب مبانی و روش‌های اعتبارسنجی خوشه‌بندی K-Means در داده‌کاوی

کتاب مبانی و روش‌های اعتبارسنجی خوشه‌بندی K-Means در داده‌کاوی

تگ‌ها: K-Means اعتبارسنجی خوشه‌بندی الگوریتم K-Means تحلیل آماری خوشه‌بندی داده‌کاوی داده‌کاوی با پایتون کاوش داده یادگیری ماشین

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 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

📚 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.