سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاهش ابعاد و خوشه‌بندی با درخت‌های تصمیم در پایتون

کتاب کاهش ابعاد و خوشه‌بندی با درخت‌های تصمیم در پایتون

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 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

📚 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.