دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون ( پیاده سازی الگوریتم یادگیری ماشین با پایتون)

این محصول بصورت کامل بوده و می توانید آن را شخصی سازی کرده و از آن جهت ارائه و پروژه دانشجویی تان بهره بگیرید.

فهرست و عناوین موجود در فایل های ورد و پاورپوینت به شرح ذیل است:

• دانلود و نصب ماژول های مهم و مورد نیاز برای یادگیری ماشین در پایتون.
• توزیع کلاس ها و نمایش تعداد داده هایی که در هر دسته قرار دارد.
• ایمورت دیتاست آیریس و بررسی و نمایش خلاصه وضعیت آماری (مثلا مقدار متوسط اندازه گلبرگ ها چقدر است و یا بیشترین و کمترین چقدر است).
• درک ساختار دیتاست آیریس با تست های آماری.
• نمایش داده بصورت نمودار یک متغیره و چند متغیره (نمودارهای یک متغیره برای درک هرچه بهتر یک ویژگی خاص – نمودار های چند متغیره برای درک ارتباط به ویژگی های مختلف).
• ایجاد دیتاست ولیدیشن (چند مدل ایجاد می کنیم و آموزش می دهیم و در نهایت آن ها روی داده جدید و دیده نشده تست میکنیم. بعبارت دیگر برای اینکه ببینیم مدلی که بعدن تعریف می کنیم و آموزش میدیم، خوب کار خواهد کرد یا نه ، نیاز داریم تا روی داده ای که مدل تا به حال ندیده است آن را آموزش دهیم. به این دیتاست ولیدیشن می گویند. خب معولا به این صورت است که یک دیتاست کلی داریم، حدود ۸۰ درصد آن را برای آموزش مدل بر میداریم و باقی ۲۰ درصد را برای ولیدیشن).
• ساخت مدل های یادگیری ماشین (کمی پایین تر ، لیست و توضیحات مختصر این مدل ها و الگوریتم ها آورده شده است).
• ارزیابی الگوریتم های معروف.
• انتخاب بهترین مدل و اطمینان از عملکرد صحیح آن.
• انجام پیش بینی و تست.
• آموزش و استفاده از مدل انتخابی.
• ارزیابی نهایی مدل و محاسبه دقت عملکرد مدل .

 

توضیحات مربوط به مدل های پیاده سازی شده در دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون ( پیاده سازی الگوریتم یادگیری ماشین با پایتون) :

در ابتدا طبیعی است که ندانیم از کدام مدل و الگوریتم برای داده های مورد نظر استفاده کنیم. بهترین روش آزمون و خطا و تست مدل های مختلف است. البته به نگاهی به داده در دو یا سه بعد می توان حدس زد که کلاس های مختلف به چه صورت قابل جداسازی هستند.

لیست ۶ الگوریتم معروف پیاده سازی شده بدین شرح است:

Logistic Regression (LR) : رگرسیون لگاریتمی – رگرسیون لجستیک : یک مدل آماری برای متغیرهای وابسته دوسویی ی. مثلا بیماری یا سلامت، مرگ یا زندگی

Linear Discriminant Analysis (LDA) : آنالیز جداکننده خطی – آنالیز تشخیصی خطی : یک روش آماری برای کاهش ابعاد یک مسئله و تشخیص دسته‌هاست.

K-Nearest Neighbors (KNN). : کا نزدیک ترین همسایگی – الگوریتم طبقه بندی K-نزدیک‌ترین همسایگی : یک متد آمار ناپارامتری است که برای طبقه‌بندی آماری و رگرسیون استفاده می شود.

Classification and Regression Trees (CART). درخت رگرسیون و کلاسبندی – طبقه بندی درخت تصمیم : یکی از ابزارها و تکنیک‌هایی است که در مهارت‌های داده‌کاوی بسیار پر کاربرد است. زمانی که حجم داده‌ها بسیار بالا باشد این تکنیک می‌تواند به کمک شما بیاید.

Gaussian Naive Bayes (NB). : بیز ساده گوسی – Gaussian Naive Bayes Classifiers : دسته بندی بیز ساده گاوسی : که این تکنیک و روش با بکارگیری قضیه بیز و فرض استقلال بین متغیرها، عضوی از خانواده «دسته‌بندهای برمبنای احتمال» قرار می‌گیرد.

به عنوان ابزاری برای «دسته‌بندی متن» برای حل مسائلی مانند تشخیص «هرزنامه‌ها» (Spam Mails) به کار می‌رود. معمولا این کار به کمک برآورد تابع احتمال و از طریق فراوانی یا فراوانی نسبی کلمات در اسناد متنی صورت می‌گیرد.

Support Vector Machines (SVM). : ماشین بردار پشتیبان – SVM Classifiers: «ماشین بردار پشتیبان» یک الگوریتم نظارت‌شده یادگیری ماشینه که برای مسائل طبقه‌بندی و مسائل رگرسیون استفاده میشه. درواقع ماشین بردار پشتیبان مرزی است که به بهترین شکل دسته‌های داده‌ها را از یکدیگر جدا می‌کند.

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون ( پیاده سازی الگوریتم یادگیری ماشین با پایتون)

در این جا ابتدا توضیحاتی در مورد الگوریتم خوشه بندی ارائه شده است و پس از آن نیز پیاده سازی در پایتون به صورت ساده بیان شده است و توضیحات مراحل کدنویسی نیز ارائه گردیده است.

در دانلود پروژه آماده داده کاوی خوشه بندی با پایتون ( پیاده سازی الگوریتم خوشه بندی) ، در حد امکان سعی شده است اغلب پروژه های آموزشی آماده کامپیوتر دارای فایل راهنما و گزارش کار یا فایل صوتی یا تصویری راهنما باشند تا در درک روند کدنویسی و پیاده سازی پروژه به شما عزیزان کمکی کرده باشند.

تمامی پروژه ها جنبه آموزشی دارند و به منظور در دسترس قرار گرفتن ساده تر اطلاعات جمع آوری شده اند و کمک قابل توجهی به یادگیری و آموزش برنامه ها و نرم افزارهای برنامه نویسی می کنند.

توضیحات پسوندهای موجود در محصول با موضوع دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون ( پیاده سازی الگوریتم یادگیری ماشین با پایتون)

پس از تهیه محصول، در همان لحظه و بصورت اتوماتیک لینک دانلود یک فایل زیپ در اختیار شما قرار خواهد گرفت. پس از دانلود و استخراج فایل زیپ، تعدادی فایل با پسوندهای مختلف در اختیار خواهید داشت که توضیحات مختصری در مورد این فایل ها خدمت تان ارائه می کنیم.

 

نمونه تصویری از محیط کدنویسی ویژوال استدیو کد 

 

 

فایل ورد Word :

احتمالا لازم باشد که شما تغییراتی در این فایل انجام دهید، لذا جهت انجام تغییرات لازم ، می توانید این فایل را ویرایش کرده و بصورت پی دی اف یا پاورپوینت در بیاورید.

در واقع فایل ورد شامل توضیحات کامل پروژه و کدهای پایتون می باشد.

فهرست مطالب این مقاله در فایل ورد به شرح زیر است:

صفحه معرفی.
مشخصات فایل و محیط پیاده سازی.
فهرست و عناوین.
دانلود و نصب ماژول های مهم برای یادگیری ماشین در پایتون.
توزیع کلاس ها.
ایمورت دیتاست و بررسی و نمایش خلاصه وضعیت آماری.
درک ساختار آن با تست های آماری.
نمایش داده بصورت نمودار یک متغیره و چند متغیره.
ایجاد دیتاست ولیدیشن.
ساخت مدل ها – ۶ مدل یادگیری ماشین.
ارزیابی الگوریتم های معروف.
انتخاب بهترین مدل و اطمینان از عملکرد صحیح آن.
انجام پیش بینی و تست.
آموزش و استفاده از مدل انتخابی.
ارزیابی نهایی مدل.
مراحل اصلی ( supervised machine learning ) :
چرا پایتون برای یادگیری ماشین؟
دیتاست آیریس iris چیست و چرا ؟
نصب ماژول های مورد نیاز.
اطمینان از نصب ماژول های مورد نیاز.
چک ورژن ماژول های مورد نیاز.
فراخوانی ماژول های مورد نیاز.
فراخوانی و لود دیتاست.
خلاصه گیری از دیتاست ( بررسی داده ها ).
مشاهده ابعاد دیتاست.
خلاصه وضعیت آماری.
توزیع کلاس ها.
نمایش داده بصورت گرافیکی و نموداری.
نمودار یک متغیره.
نمودار چند متغیره.
اعمال و ارزیابی الگوریتم های معروف.
ایجاد دیتاست ولیدیشن.
کراس ولیدیشن (اعتبار سنجی متقابل).
ساخت مدل ها.
انتخاب بهترین مدل.
آموزش و استفاده از مدل انتخابی.
ارزیابی نهایی مدل.
ارزیابی با معیار های دیگر.
نتیجه گیری.
سپاس و قدردانی.

برخی از تصاویر فایل پاورپوینت PowerPoint :

 

 

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون ( پیاده سازی الگوریتم یادگیری ماشین با پایتون)

 

 

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون ( پیاده سازی الگوریتم یادگیری ماشین با پایتون)

 

 

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون ( پیاده سازی الگوریتم یادگیری ماشین با پایتون)

 

 

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون ( پیاده سازی الگوریتم یادگیری ماشین با پایتون)

 

 

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون ( پیاده سازی الگوریتم یادگیری ماشین با پایتون)

 

 

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون ( پیاده سازی الگوریتم یادگیری ماشین با پایتون)

 

 

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون ( پیاده سازی الگوریتم یادگیری ماشین با پایتون)

 

 

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون ( پیاده سازی الگوریتم یادگیری ماشین با پایتون)

 

 

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون ( پیاده سازی الگوریتم یادگیری ماشین با پایتون)

 

 

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون ( پیاده سازی الگوریتم یادگیری ماشین با پایتون)

 

 

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون ( پیاده سازی الگوریتم یادگیری ماشین با پایتون)

 

 

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون ( پیاده سازی الگوریتم یادگیری ماشین با پایتون)