آموزش داده کاوی با R
آموزش داده کاوی با R
آموزش داده کاوی با R : جزوه + کدهای هر جلسه : سرقصل ها : مقدمه : مفاهیم هوش مصنوعی - یادگیری ماشین - شبکه عصبی مصنوعی انواع یادگیری ماشین داده کاوی چیست مفاهیم داده کاوی ابزارهای داده کاوی تکنیک های داده کاوی مشاغل مرتبط با داده کاوی و حقوق آن ها در کشورهای مختلف مراحل کلی داده کاوی مرحله شناخت سازمان / واحد کسب و کار مرحله شناخت داده مرحله پیش پردازش داده ها و پاکسازی داده ها مرحله مدلسازی داده ها مرحله ارزیابی مدل مرحله پیشگویی مدل مرحله توسعه مدل و گسترش آن کلاسیفیکیشن / رده بندی Classification انواع کلاسیفایر / رده بند Classifier کلاسیقایر درخت تصمیم یا D3 کلاسیقای نزدیکترین همسایه ها یا KNN کلاسیفایر ماشین بردار پشتیبان یا SVM کلاسیفایر شبکه عصبی مصنوعی یا ANNs کلاسیفایر نئیو بیز Naive Bayes کلاسفایر جنگل تصادفی یا Random Forest رگرسیون Regression رگرسیون خطی کلاسترینگ یا خوشه بندی Clustering قواعد انجمنی یا قوانین ارتباطی یا Association Rules مصور سازی یا Visualization پیاده سازی مراحل مختلف داده کاوی با زبان برنامه نویسی R / در نرم افزار Rstudio پیاده س ...دریافت فایل
برای دانلود بر روی دکمه زیر کلیک فرمایید
دسته : کتاب ، جزوه
تگ ها : data mining with R و جزوه کاربردی آموزش داده کاوی با آر , داده کاوی با R , دیتا ماینینگ با زبان برنامه نویسی R , دیتا ماینینگ , آموزش تحلیل داده با برنامه