سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب الگوریتم K-Means: پیاده‌سازی و مثال‌های کاربردی

کتاب الگوریتم K-Means: پیاده‌سازی و مثال‌های کاربردی

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 الگوریتم K-Means: پیاده‌سازی و مثال‌های کاربردی

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: K-Means Clustering

📋 سرفصل‌های دوره

  • 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.