فلش‌کارت‌های آموزشی کاهش ابعاد و خوشه‌بندی با درخت‌های تصمیم در پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاهش ابعاد و خوشه‌بندی با درخت‌های تصمیم در پایتون

موضوع کلی: علم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: تکنیک‌های کاهش ابعاد و خوشه‌بندی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علم داده و درخت‌های تصمیم
• 2. مفاهیم اساسی درخت‌های تصمیم
• 3. کاربرد درخت‌های تصمیم در علم داده
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط پایتون برای علم داده
• 5. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی پایتون (NumPy, Pandas)
• 6. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
• 7. چرا به کاهش ابعاد نیاز داریم؟
• 8. روش‌های اولیه کاهش ابعاد
• 9. مفهوم واریانس و اهمیت آن در کاهش ابعاد
• 10. مقدمه‌ای بر تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 11. نحوه عملکرد PCA
• 12. کاربرد PCA در کاهش ابعاد داده‌ها
• 13. پیاده‌سازی PCA با استفاده از Scikit-learn
• 14. تفسیر نتایج PCA
• 15. محدودیت‌های PCA
• 16. مقدمه‌ای بر تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
• 17. ارتباط SVD با PCA
• 18. کاربرد SVD در کاهش ابعاد
• 19. پیاده‌سازی SVD با Scikit-learn
• 20. مقایسه PCA و SVD
• 21. روش‌های مبتنی بر درخت تصمیم برای کاهش ابعاد
• 22. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم برای طبقه‌بندی
• 23. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم برای رگرسیون
• 24. نحوه ساخت درخت تصمیم
• 25. معیارهای تقسیم در درخت‌های تصمیم (Gini Impurity)
• 26. معیارهای تقسیم در درخت‌های تصمیم (Entropy)
• 27. پیاده‌سازی درخت تصمیم برای طبقه‌بندی در پایتون
• 28. ارزیابی مدل درخت تصمیم (Accuracy, Precision, Recall)
• 29. تنظیم پارامترهای درخت تصمیم (Max Depth, Min Samples Split)
• 30. مقدمه‌ای بر تقلیل ابعاد با استفاده از درخت‌های تصمیم
• 31. استفاده از ویژگی‌های مهم استخراج شده از درخت تصمیم
• 32. پیاده‌سازی کاهش ابعاد با درخت تصمیم
• 33. مقایسه رویکرد درختی با PCA
• 34. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی
• 35. مفاهیم اساسی خوشه‌بندی
• 36. کاربرد خوشه‌بندی در علم داده
• 37. مقدمه‌ای بر الگوریتم K-Means
• 38. نحوه عملکرد K-Means
• 39. انتخاب تعداد خوشه‌ها (Elbow Method)
• 40. پیاده‌سازی K-Means در پایتون
• 41. تفسیر نتایج K-Means
• 42. محدودیت‌های K-Means
• 43. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
• 44. انواع خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Agglomerative, Divisive)
• 45. نحوه ساخت دندروگرام
• 46. پیاده‌سازی خوشه‌بندی سلسله مراتبی در پایتون
• 47. مقایسه K-Means و خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 48. مقدمه‌ای بر روش‌های خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی (DBSCAN)
• 49. نحوه عملکرد DBSCAN
• 50. پارامترهای DBSCAN (Eps, Min_samples)
• 51. پیاده‌سازی DBSCAN در پایتون
• 52. کاربرد DBSCAN
• 53. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی با استفاده از درخت‌های تصمیم
• 54. تقسیم داده‌ها به صورت سلسله مراتبی با درخت تصمیم
• 55. استفاده از درخت تصمیم برای تعریف مرزهای خوشه‌ها
• 56. پیاده‌سازی خوشه‌بندی با درخت تصمیم
• 57. مقایسه رویکرد درختی با سایر الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 58. ترکیب تکنیک‌های کاهش ابعاد و خوشه‌بندی
• 59. استفاده از PCA قبل از خوشه‌بندی
• 60. استفاده از درخت تصمیم برای کاهش ابعاد و سپس خوشه‌بندی
• 61. استفاده از درخت تصمیم برای خوشه‌بندی و سپس کاهش ابعاد
• 62. تحلیل داده‌های واقعی با استفاده از کاهش ابعاد و خوشه‌بندی
• 63. مثال عملی: تحلیل داده‌های مشتریان
• 64. مثال عملی: تحلیل داده‌های پزشکی
• 65. مثال عملی: تحلیل داده‌های مالی
• 66. ارزیابی کیفیت خوشه‌ها
• 67. معیارهای ارزیابی خوشه‌ها (Silhouette Score)
• 68. تفسیر معیارهای ارزیابی خوشه‌ها
• 69. کاربردهای پیشرفته درخت‌های تصمیم
• 70. تقلیل ابعاد با استفاده از جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
• 71. استخراج ویژگی‌های مهم از جنگل‌های تصادفی
• 72. پیاده‌سازی کاهش ابعاد با جنگل‌های تصادفی
• 73. خوشه‌بندی مبتنی بر ویژگی‌های استخراج شده از جنگل‌های تصادفی
• 74. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های یادگیری نیمه‌نظارتی
• 75. کاربرد درخت‌های تصمیم در یادگیری نیمه‌نظارتی
• 76. مقدمه‌ای بر روش‌های یادگیری تقویتی
• 77. کاربرد درخت‌های تصمیم در یادگیری تقویتی
• 78. نکات و ترفندها در پیاده‌سازی
• 79. بهینه‌سازی کد برای عملکرد بهتر
• 80. مدیریت داده‌های نامتعادل در خوشه‌بندی
• 81. تکنیک‌های مصورسازی داده‌های کاهش یافته
• 82. مصورسازی نتایج خوشه‌بندی
• 83. مصورسازی درخت‌های تصمیم
• 84. مروری بر مباحث مطرح شده
• 85. نگاهی به آینده علم داده و درخت‌های تصمیم
• 86. پروژه‌های تکمیلی و تحقیقاتی
• 87. اصول اخلاقی در علم داده
• 88. ملاحظات حقوقی و شرعی در استفاده از داده‌ها
• 89. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری نهایی