اکسپرس 24
کتاب آموزش کاربردی تحلیل خوشه‌ای در پایتون

کتاب آموزش کاربردی تحلیل خوشه‌ای در پایتون

تگ‌ها: آموزش K-Means الگوریتم DBSCAN پردازش داده پایتون تحلیل خوشه‌ای در پایتون خوشه‌بندی داده خوشه‌بندی سلسله مراتبی علم داده پایتون کتابخانه Scikit-learn یادگیری بدون نظارت یادگیری ماشین کاربردی

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 آموزش کاربردی تحلیل خوشه‌ای در پایتون

موضوع کلی: علم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: خوشه‌بندی و تحلیل گروه‌ها در داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی و کاربردهای آن
  • 2. مروری بر کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل خوشه‌ای
  • 3. آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌ها برای خوشه‌بندی
  • 4. استانداردسازی و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
  • 5. معرفی معیارهای فاصله و شباهت
  • 6. فاصله اقلیدسی، منهتَن و مینکوسکی
  • 7. فاصله کسینوسی و ضریب همبستگی
  • 8. الگوریتم K-Means و نحوه کار آن
  • 9. انتخاب تعداد خوشه‌ها با روش آرنج
  • 10. معیار سیلوئت برای ارزیابی خوشه‌ها
  • 11. شاخص Davies-Bouldin در ارزیابی
  • 12. پیاده‌سازی K-Means در پایتون
  • 13. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و دندروگرام
  • 14. الگوریتم ادغامی (Agglomerative) در عمل
  • 15. الگوریتم تقسیمی (Divisive) و کاربرد آن
  • 16. برش دندروگرام و تعیین خوشه‌ها
  • 17. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی با DBSCAN
  • 18. تنظیم پارامترهای اپسیلون و MinPts در DBSCAN
  • 19. خوشه‌بندی با الگوریتم OPTICS
  • 20. مدل‌های مبتنی بر توزیع گاوسی (GMM)
  • 21. الگوریتم بیشینه‌سازی انتظار در GMM
  • 22. خوشه‌بندی طیفی و مفاهیم پایه
  • 23. پیاده‌سازی خوشه‌بندی طیفی در پایتون
  • 24. معرفی الگوریتم Mean Shift
  • 25. خوشه‌بندی با BIRCH برای داده‌های حجیم
  • 26. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف خوشه‌بندی
  • 27. پیش‌پردازش داده‌های گسسته و رسته‌ای
  • 28. مهندسی ویژگی برای بهبود خوشه‌بندی
  • 29. کاهش ابعاد با PCA قبل از خوشه‌بندی
  • 30. کاهش ابعاد با t-SNE و UMAP
  • 31. ارزیابی درونی خوشه‌ها (Internal Validation)
  • 32. ارزیابی بیرونی خوشه‌ها (External Validation)
  • 33. معیار Rand Index و Adjusted Rand Index
  • 34. معیار Mutual Information برای مقایسه خوشه‌ها
  • 35. تشخیص ناهنجاری با خوشه‌بندی
  • 36. روش LOF برای تشخیص نقاط پرت
  • 37. خوشه‌بندی بر روی داده‌های سری زمانی
  • 38. تکنیک‌های خوشه‌بندی متن و اسناد
  • 39. بردارسازی متن با TF-IDF و Word2Vec
  • 40. خوشه‌بندی تصاویر با ویژگی‌های استخراج‌شده
  • 41. خوشه‌بندی با داده‌های گمشده و ناقص
  • 42. تکنیک‌های فازی در خوشه‌بندی (Fuzzy C-Means)
  • 43. خوشه‌بندی بیزی و مدل‌های ترکیبی
  • 44. مقیاس‌پذیری و خوشه‌بندی داده‌های بزرگ
  • 45. استفاده از Mini-Batch K-Means
  • 46. خوشه‌بندی در بستر Spark و PySpark
  • 47. انتخاب الگوریتم مناسب بر اساس نوع داده
  • 48. راهکارهای جلوگیری از بیش‌برازش در خوشه‌بندی
  • 49. معرفی کتابخانه Scikit-learn برای خوشه‌بندی
  • 50. کار با کتابخانه SciPy برای تحلیل سلسله‌مراتبی
  • 51. بصری‌سازی خوشه‌ها با Matplotlib و Seaborn
  • 52. تحلیل مؤلفه‌های اصلی برای نمایش خوشه‌ها
  • 53. مطالعه موردی: بخش‌بندی مشتریان با K-Means
  • 54. مطالعه موردی: تحلیل شبکه‌های اجتماعی با خوشه‌بندی
  • 55. مطالعه موردی: گروه‌بندی ژن‌ها در بیوانفورماتیک
  • 56. مطالعه موردی: تشخیص جوامع در گراف‌ها
  • 57. مطالعه موردی: خوشه‌بندی تصاویر پزشکی
  • 58. مطالعه موردی: تحلیل خوشه‌ای در بازارهای مالی
  • 59. مطالعه موردی: خوشه‌بندی رفتار کاربران وب
  • 60. ترکیب خوشه‌بندی با طبقه‌بندی نظارت‌شده
  • 61. خوشه‌بندی به عنوان مرحله پیش‌پردازش
  • 62. پایپلاین خودکار خوشه‌بندی در پایتون
  • 63. ذخیره و بارگذاری مدل‌های خوشه‌بندی
  • 64. بهینه‌سازی پارامترها با جستجوی شبکه‌ای
  • 65. اشکال‌زدایی و تحلیل خطاهای خوشه‌بندی
  • 66. مفاهیم پایداری و تکرارپذیری در خوشه‌بندی
  • 67. خوشه‌بندی در یادگیری نیمه‌نظارت‌شده
  • 68. نتیجه‌گیری و مسیرهای پیشرفته در تحلیل خوشه‌ای

📚 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.