کتاب الگوریتم K-Means: پیاده‌سازی و مثال‌های کاربردی
, ,

کتاب الگوریتم K-Means: پیاده‌سازی و مثال‌های کاربردی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000032712 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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 الگوریتم K-Means: پیاده‌سازی و مثال‌های کاربردی

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: K-Means Clustering

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه ای بر خوشه بندی
  • 3. مفهوم الگوریتم K-Means
  • 4. تاریخچه K-Means
  • 5. کاربردهای K-Means
  • 6. مزایای K-Means
  • 7. معایب K-Means
  • 8. نحوه کار K-Means: گام اول
  • 9. نحوه کار K-Means: گام دوم
  • 10. نحوه کار K-Means: گام سوم
  • 11. نحوه کار K-Means: گام چهارم
  • 12. نحوه کار K-Means: گام پنجم
  • 13. فرمول فاصله اقلیدسی
  • 14. تفسیر مرکز خوشه (Centroid)
  • 15. انتخاب تعداد K
  • 16. روش Elbow Method
  • 17. روش Silhouette Score
  • 18. روش Davies-Bouldin Index
  • 19. پیاده سازی K-Means از ابتدا
  • 20. کتابخانه Scikit-learn
  • 21. تابع KMeans در Scikit-learn
  • 22. آرگومان n_clusters
  • 23. آرگومان init
  • 24. آرگومان n_init
  • 25. آرگومان max_iter
  • 26. آرگومان tol
  • 27. آرگومان random_state
  • 28. متغیر labels_
  • 29. متغیر cluster_centers_
  • 30. متغیر inertia_
  • 31. مثال کاربردی: تقسیم بندی مشتریان
  • 32. مجموعه داده مشتریان
  • 33. پیش پردازش داده ها
  • 34. مقیاس بندی ویژگی ها
  • 35. اجرای K-Means بر روی داده ها
  • 36. تحلیل نتایج
  • 37. تصویرسازی خوشه ها
  • 38. مثال کاربردی: فشرده سازی تصویر
  • 39. مفهوم فشرده سازی تصویر
  • 40. تطبیق K-Means با فشرده سازی تصویر
  • 41. اجرای K-Means برای فشرده سازی
  • 42. تفسیر نتایج فشرده سازی
  • 43. مثال کاربردی: تشخیص ناهنجاری
  • 44. مفهوم تشخیص ناهنجاری
  • 45. تطبیق K-Means با تشخیص ناهنجاری
  • 46. تعریف ناهنجاری با K-Means
  • 47. اجرای K-Means برای تشخیص ناهنجاری
  • 48. مثال کاربردی: دسته بندی اسناد
  • 49. مفهوم دسته بندی اسناد
  • 50. نمایش اسناد به صورت برداری
  • 51. اجرای K-Means برای دسته بندی اسناد
  • 52. تحلیل دسته بندی اسناد
  • 53. بهینه سازی پارامتر K
  • 54. تأثیر مقیاس گذاری ویژگی ها
  • 55. انواع معیار فاصله
  • 56. محدودیت های K-Means
  • 57. K-Means و داده های غیر کروی
  • 58. K-Means و داده های نویزی
  • 59. K-Means و داده های با ابعاد بالا
  • 60. روش های بهبود K-Means
  • 61. K-Means++
  • 62. مقایسه K-Means و K-Means++
  • 63. نکات پیاده سازی پیشرفته
  • 64. ارزیابی عملکرد K-Means
  • 65. شاخص های ارزیابی داخلی
  • 66. شاخص های ارزیابی خارجی
  • 67. اعتبار سنجی متقابل (Cross-validation)
  • 68. آماده سازی داده برای K-Means
  • 69. انواع داده های ورودی
  • 70. داده های عددی
  • 71. داده های دسته ای
  • 72. تبدیل داده های دسته ای
  • 73. K-Means و داده های ترکیبی
  • 74. چالش های داده های ترکیبی
  • 75. راه حل برای داده های ترکیبی
  • 76. استاندارد سازی در مقابل نرمال سازی
  • 77. تأثیر outlier ها بر K-Means
  • 78. روش های مقابله با outlier ها
  • 79. K-Means و یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
  • 80. الگوریتم Mini-Batch K-Means
  • 81. مزایای Mini-Batch K-Means
  • 82. معایب Mini-Batch K-Means
  • 83. پیاده سازی Mini-Batch K-Means
  • 84. مقایسه K-Means و Mini-Batch K-Means
  • 85. K-Means و تجزیه و تحلیل مؤلفه های اصلی (PCA)
  • 86. ترکیب K-Means و PCA
  • 87. کاربرد K-Means در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 88. K-Means و تحلیل احساسات
  • 89. K-Means و موضوع یابی (Topic Modeling)
  • 90. K-Means و سیستم های توصیه گر
  • 91. K-Means و داده های مکانی
  • 92. K-Means و تحلیل شبکه های اجتماعی
  • 93. K-Means و بیوانفورماتیک
  • 94. K-Means و حوزه سلامت
  • 95. K-Means و حوزه مالی
  • 96. K-Means و حوزه بازاریابی
  • 97. K-Means و حوزه تولید
  • 98. K-Means و حوزه آموزش
  • 99. K-Means و حوزه علمی
  • 100. K-Means و حوزه دولتی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب الگوریتم K-Means: پیاده‌سازی و مثال‌های کاربردی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا