کتاب جاوا برای توسعه‌دهندگان WEKA

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 جاوا برای توسعه‌دهندگان WEKA

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر WEKA و کاربردهای آن در یادگیری ماشین
  • 2. نصب و راه‌اندازی WEKA در محیط جاوا
  • 3. ساختار داده‌ها در WEKA: فرمت ARFF و CSV
  • 4. کلاس Instances و مدیریت مجموعه داده
  • 5. کلاس Attribute و انواع داده‌ها در WEKA
  • 6. فیلترهای نظارت‌شده و بدون نظارت در WEKA
  • 7. استفاده از فیلترها برای پیش‌پردازش داده‌ها با جاوا
  • 8. اجرای الگوریتم‌های دسته‌بندی در WEKA
  • 9. پیاده‌سازی دسته‌بند J48 (درخت تصمیم) با جاوا
  • 10. استفاده از دسته‌بند NaiveBayes در WEKA
  • 11. دسته‌بندی با SVM در WEKA (کلاس SMO)
  • 12. دسته‌بندی با RandomForest در WEKA
  • 13. ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی با Cross-Validation
  • 14. محاسبه معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، بازخوانی و F-Measure
  • 15. استفاده از کلاس Evaluation برای تحلیل نتایج
  • 16. خوشه‌بندی با الگوریتم K-Means در WEKA
  • 17. خوشه‌بندی با EM در WEKA
  • 18. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی با WEKA
  • 19. ارزیابی نتایج خوشه‌بندی با معیارهای داخلی
  • 20. قوانین انجمنی با الگوریتم Apriori در WEKA
  • 21. انتخاب ویژگی با روش‌های Attribute Selection در WEKA
  • 22. استفاده از جستجوی BestFirst برای انتخاب ویژگی
  • 23. اعمال فیلترهای نظارت‌شده و بدون نظارت به صورت برنامه‌نویسی
  • 24. کار با کلاس Filter و متد useFilter
  • 25. تبدیل داده‌های متنی به بردار ویژگی با StringToWordVector
  • 26. پیش‌پردازش داده‌های گمشده در WEKA
  • 27. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها در WEKA
  • 28. ایجاد مجموعه داده به صورت برنامه‌نویسی در جاوا
  • 29. ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده در WEKA
  • 30. استفاده از مدل ذخیره‌شده برای پیش‌بینی داده‌های جدید
  • 31. کلاس Classifier و متد buildClassifier
  • 32. استفاده از متد distributionForInstance برای خروجی احتمال
  • 33. کار با کلاس Instance و ایجاد نمونه جدید
  • 34. مدیریت خطا و استثناها در کدهای WEKA
  • 35. یکپارچه‌سازی WEKA با پایگاه داده
  • 36. بارگذاری داده از پایگاه داده با JDBC در WEKA
  • 37. استفاده از WEKA در برنامه‌های تحت وب با جاوا
  • 38. ایجاد یک سرویس REST برای پیش‌بینی با WEKA
  • 39. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملکرد در WEKA
  • 40. چندنخی (Multithreading) در اجرای الگوریتم‌های WEKA
  • 41. استفاده از کلاس Instances برای نمونه‌برداری تصادفی
  • 42. تکنیک‌های نمونه‌گیری متوازن در داده‌های نامتوازن
  • 43. استفاده از فیلتر SMOTE برای داده‌های نامتوازن
  • 44. ادغام و ترکیب چند مجموعه داده در WEKA
  • 45. تبدیل داده‌های دسته‌بندی به مقادیر عددی
  • 46. مدیریت ویژگی‌های تاریخ و زمان در WEKA
  • 47. استفاده از کلاس Range برای اعمال فیلتر بر ردیف‌ها
  • 48. شخصی‌سازی الگوریتم‌ها با پارامترهای مختلف
  • 49. استفاده از GridSearch برای تنظیم فراپارامترها
  • 50. تغییر پارامترهای دسته‌بند از طریق جاوا
  • 51. ایجاد دسته‌بند سفارشی با ارث‌بری از Classifier
  • 52. پیاده‌سازی متدهای buildClassifier و classifyInstance
  • 53. ایجاد فیلتر سفارشی با ارث‌بری از Filter
  • 54. استفاده از WEKA در خطوط لوله (Pipeline) پردازش داده
  • 55. ردیابی و لاگ‌گیری در برنامه‌های WEKA
  • 56. تست واحد (Unit Testing) برای کدهای WEKA
  • 57. استفاده از کتابخانه‌های جانبی با WEKA در جاوا
  • 58. مدیریت وابستگی‌ها با Maven برای WEKA
  • 59. به‌روزرسانی نسخه WEKA و مدیریت تغییرات
  • 60. مقایسه عملکرد چند الگوریتم به صورت خودکار
  • 61. تولید گزارش از نتایج ارزیابی در قالب متن
  • 62. ذخیره نتایج ارزیابی در فایل CSV
  • 63. استفاده از WEKA برای رگرسیون با الگوریتم LinearRegression
  • 64. رگرسیون با درخت‌های M5P در WEKA
  • 65. رگرسیون با شبکه عصبی MultilayerPerceptron در WEKA
  • 66. پیش‌بینی سری‌های زمانی با رویکردهای WEKA
  • 67. کاهش ابعاد داده با PCA در WEKA
  • 68. استفاده از فیلتر RemoveUseless برای حذف ویژگی‌های بی‌اثر
  • 69. مدیریت داده‌های حجیم با نمونه‌گیری در WEKA
  • 70. ایجاد مجموعه داده‌های مصنوعی با توزیع مشخص
  • 71. مستندسازی و کامنت‌گذاری کدهای WEKA
  • 72. عیب‌یابی مشکلات رایج در اجرای الگوریتم‌های WEKA
  • 73. بهینه‌سازی کد برای داده‌های بسیار بزرگ
  • 74. استفاده از WekaGui برای آزمایش اولیه و انتقال به کد
  • 75. تبدیل خروجی WEKA به فرمت JSON
  • 76. یکپارچه‌سازی WEKA با کتابخانه‌های بصری‌سازی
  • 77. رسم نمودارهای عملکرد با استفاده از داده‌های WEKA
  • 78. مدیریت خطاهای حافظه OutOfMemory در WEKA
  • 79. استفاده از کلاس weka.core.Utils برای عملیات ریاضی
  • 80. ایجاد یک چارچوب ساده برای آموزش و ارزیابی خودکار
  • 81. استفاده از WEKA برای پروژه‌های تحقیقاتی و آکادمیک
  • 82. مقایسه WEKA با کتابخانه‌های مشابه جاوا (مانند Smile و Apache Mahout)

📚 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.