|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
انجام پروژه داده کاوی (Data Mining) 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
موسسه همیارپروژه با داشتن ده ها مجری متخصص در حوزه انجام پروژه داده کاوی آماده است تا پروژه های شرکتی شما عزیزان را با کیفیتی عالی انجام دهد.جهت سفارش پروژه داده کاوی با شماره تماس بگیرید و یا به آیدی تلگرامی @hamyarprozheir پیام دهید.قیمت دهی برای پروژه های داده کاوی منصفانه انجام خواهد شد. داده کاوی چیست؟
داده کاوی علمی است که به استخراج اطلاعات پنهان یا روابط در حجم زیادی از داده ها از طریق نرم افزارهای رپیدماینر، کلمنتاین، پایتون و متلب می پردازد. داده کاوی شاخه توسعه یافته از علم آمار می باشد. داده کاوی فراتر از علم آمار است و امکاناتی را در اختیار شما قرار می دهد که علم آمار قادر به انجام آن نمی باشد. اهمیت علم داده کاوی:
از تصمیمات احساسی جلوگیری می کند و باعث می شود تا واقع بینانه تصمیم گیری کنید. محیط سال های گذشته ی شرکت شما را بازبینی می کند. نشان دادن تصمیماتی که در سال های گذشته منجر به سود گشته اند. جلوگیری کردن از گرفتن تصمیمات غیر شفاف و در نتیجه زیان بار .
خدمات مشابه همیارپروژه:
انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین (Clementine)
انجام پروژه داده کاوی با پایتون (Python)
انجام پروژه های پایتون Python
انجام پروژه وکا Weka
انجام پروژه های رپیدماینر(Rapid miner)
انجام پروژه داده کاوی با متلب (Matlab) برای انجام پروژه داده کاوی باید چه کار کنم ؟
با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های داده کاوی و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه داده کاوی را میتوانیم برایتان انجام دهیم.کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه های داده کاوی، باید سفارش خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید. انجام پروژه های داده کاوی: 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
به دلیل اینکه اکثر پروژه های دریافتی سایت همیار پروژه، پروژه هایی با داده های حجیم هستند، ما سعی میکنیم پروژه ها را با قیمت مناسب و به همراه گزارش و آموزش به شما ارائه دهیم تا بتواند آن را یاد بگیرد و ارائه دهد. حتی اگر شما درخواست فیلم آموزشی بدهد، برای او فیلمی آموزشی از نحوه اجرای پروژه داده کاوی ارائه خواهیم داد.
انجام تحلیل داده پروژه پایانی از طریق داده کاوی:
انجام تحلیل داده پروژه پایانی داده کاوی از جمله مهمترین وظایف دانشجویان در مقاطع تحصیلات تکمیلی می باشد. گروه همیارپروژه با داشتن متخصصین و اساتیدی مجرب در زمینه انجام تحلیل داده پروژه پایانی داده کاوی ، از ابتدای شروع کار ، همراه شما عزیزان می باشد. چرا پروژه داده کاوی خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟
گروه همیارپروژه با داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های داده کاوی و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ شرکتی مطمئن ترین گزینه برای انجام پروژه داده کاوی شما عزیزان می باشد. یکبار ما را امتحان کنید! زمان و کیفیت انجام پروژه داده کاوی به چه صورت خواهد بود؟
انجام پروژه های داده کاوی در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.
کیفیت در انجام پروژه های داده کاوی از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه هواره هدف همیارپروژه بوده است. مراحل انجام پروژه های داده کاوی در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟
ارسال پروژه داده کاوی برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت. ارسال پروژه شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه. پیشنهاد و تعیین بهترین قیمت و زمان . درصورت موافقت شما اخذ نصف هزینه ابتدای کار از شما. در جریان گذاشتن شما طی مراحل انجام پروژه تان. ارسال نتایج برای شما پس از پایان پروژه تان از طریق فیلم و عکس. اخذ مابقی هزینه از شما درصورت تاییدتان. ارسال فایل نهایی پروژه برای شما. مهلت ۷۲ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت اشکال و ایراد، اطلاع به ما جهت رفع آن. 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
نمونه پروژه های آماده داده کاوی: ه کاوی و شبکه عصبی تا مقطع دکتری گروه تحلیل داده دیپ تیپ، تهران ، تلفن:
انجام انواع پروژه های علم داده و دیتا ساینس اعم از هوش مصنوعی ،متن کاوی ، پردازش تصویر، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه عصبی و داده کاوی. پیاده سازی مقاله و پایان نامه تا مقطع دکتری با پایتون. آموزش از راه دور مباحث علم داده و داده کاوی به دانشجویان و علاقه مندان در تهران و سایر استان ها و خارج کشور توسط اساتید مجرب دانشگاهی(دیپ تیپ deeptip). دیروز: ۲۲:۲۰ آموزش پردازش تصویر و بینایی ماشین
انجام کلیه پروژه های پردازش تصویر و بینایی ماشین **انجام پروژ های پردازش تصویر برای کسر از خدمت سربازی** ۴ روز پیش مشاوره و انجام پروژه های مربوط به داده کاوی ،MISو حوزه ها کیان، تهران
-مشاوره انجام پایان نامه های کارشناسی ارشد -مشاوره و انجام در زمینه ارائه مقالات در معتبرترین کنفرانس و ژورنالها ۶ روز پیش انجام و مشاوره پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتای شریفی، تهران ، تلفن: 09367292276
جام و مشاوره پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین clementine - متلب matlab - فورتون و رپیدماینر .forton اجرای پروژه های داده کاوی در نرم افزارهای کلمنتاین - متلب - فورتون و... در اسرع وقت ۴ هفته پیش انجام برنامه نویسی پایتون
انجام پروژه های داده کاوی و آماری انجام پروژه های داده کاوی
پایاپروژه مفتخر است با سابقه 5 ساله در انجام پروژه های داده کاوی، شما کاربران عزیز را در انجام پروژه های خود همراهی نماید. بالاترین کیفیت و نازلترین قیمت همواره هدف ما بوده است. جهت سفارش پروژه خود با شماره تماس حاصل نمایید یا از طریق آی دی تلگرام @paya001 با ما در ارتباط باشید. پخشکننده صوت
برای افزایش یا کاهش صدا از کلیدهای بالا و پایین استفاده کنید. پایاپروژه چه پروژه های داده کاوی را می تواند انجام دهد؟
انجام پروژه های آمار با داده کاوی انجام پروژه های نرم افزار داده کاوی انجام پروژه های پیاده سازی داده کاوی انجام پروژه های داده کاوی با پایتون قیمت مناسب پروژه های داده کاوی
داده کاوی چیست:
داده کاوی «Data Mining» به معنای کاوش معادن داده می باشد. یعنی استخراج اطلاعات با ارزش از معادن بزرگ داده. در واقع داده کاوی حجم انبوهی از اطلاعات را همانند یک معدن می داند. از نظر تفاوت آمار با داده کاوی، حجم اطلاعات قابل تحلیل آن است. همچنین در استفاده از هوش مصنوعی و روش مدلسازی نیز متفاوتند. داده کاوی از اهمیت بالاتری نسبت به آمار برخوردار است. و امکاناتی که دارد، آمار قادر به انجام آن نیست.
روش هاییکه برای داده کاوی بکار می روند بدلیل محاسبات آنها، اغلب پر هزینه می باشند. علم داده کاوی برای نمایش الگوهای موجود دربین داده ها مورد کاربرد قرار می گیرد. خدمات پایاپروژه در زمینه داده کاوی:
انجام پروژه های داده کاوی با متلب
انجام پروژه های داده کاوی با پایتون
انجام پروژه های رپیدماینر
انجام پروژه های برنامه نویسی
انجام پروژه های پایتون
انجام پروژه های آمار انجام پروژه های کمک درسی داده کاوی: 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
سایت پایاپروژه مفتخر است تا با تجربه ۵ ساله خود، بعنوان سایت معتبر در زمینه انجام پروژه ها به فعالیت خود بپردازد. ما سعی داریم تا پروژه ها را با قیمت مناسب به همراه گزارش عملکرد و آموزش به شما عزیزان ارائه دهیم. تا شما بتوانید کامل مطالب را یاد گرفته و آن را برای اساتید خود ارائه کنید. همچنین در صورت درخواست شما کاربران عزیز میتوانیم فیلم آموزشی از نحوه اجرای پروژه داده کاوی نیز برای شما آماده کنیم. هدف اصلی ما جلب رضایت شما عزیزان می باشد و در این زمینه از هیچگونه فعالیتی کوتاهی نخواهیم کرد.
چرا پروژه داده کاوی خود را به پایاپروژه بسپاریم ؟
موسسه پایاپروژه با داشتن تجربه ای 6 ساله در انجام پروژه های داده کاوی و همچنین با دارا بودن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ دانشجویی و شرکتی گزینه مطمئنی برای شما عزیزان جهت انجام پروژه های داده کاوی می باشد، یکبار ما را امتحان کنید ! زمان و کیفیت انجام پروژه های داده کاوی چه مدت است؟
بحث زمان در انجام پروژه های داده کاوی شما عزیزان مسئله مهمی است. به همین دلیل سایت پایاپروژه با توجه به زمان درخواستی شما سعی دارد تا کمترین زمان ممکن را برای انجام پروژه تان در نظر بگیرد. نکته مهمتر اینکه کیفیت در انجام پروژه های داده کاوی همواره هدف اصلی گروه پایاپروژه می باشد. پس اطمینان داشته باشید که متخصصان ما در این زمینه حساسیت کافی داشته و نهایت تلاش خود را در این امر دارند. به چه صورت از انجام پروژه داده کاوی مطمئن شوم؟
کیفیت بالای تیم پایاپروژه باعث شده تا مشتریان عزیزمان نیز به ما اطمینان داشته باشند. و بدون نیاز به سایت های دیگر پروژه خود را به ما بسپارند. اگر شما تا بحال تجربه همکاری با سایت ما را نداشته اید، پیشنهاد می کنیم برای یکبار هم که شده به ما اعتماد کنید تا شاهد موفقیت پروژه تان باشید. راه های ثبت سفارش پروژه داده کاوی:
انجام پروژه های داده کاوی
داده کاوی به معنی تحلیل و بررسی داده های مختلفی است که امروزه مورد استقبال قرار گرفته است می توانید با داده کاوی های بزرگ و کوچک را تحلیل و بررسی کنید و از آن الگو برداری کنیدداده های که ارزشمند ترین اطلاعات یک کسب و کار است که باید از آن محافظت کرد ، اگر پروژه داده کاوی دارید می توانید در مجموعه رایا پروژه آن را با بهترین کیفیت و در زمانی که تعیین کرده اید انجام دهید.
داده کاوی چیست ؟
انجام پروژه های داده کاوی - رایا پروژه
یکی از روشهای استخراج اطلاعات از داده های خام داده کاوی است ؛ به عملکرد استخراج کردن و اکتشاف هم بستگی ها و الگو های مفید از بین حجم بسیاری از داده های خام که با استفاده از الگوریتم و ساز وکارهای هوشمند انجام می شود Data Mining یا داده کاوی میگویند، به زبان ساده ، انجام پروژه داده کاوی استخراج کردن دانش از بین مجموعهای از داده ها را داده کاوی می گویند ؛ داده کاوی شامل استفاده از ابزارهای پیشرفته تحلیل داده به منظور کشف کردن الگوهای معتبر، از قبل ناشناخته و روابط در مجموعه داده های بزرگ است. این ابزارها، مدل های آماری، الگوریتم های ریاضی و متد های یادگیری ماشین می باشند. داده کاوی فراتر از جمع آوری و مدیریت داده است، و شامل تجزیه و تحلیل و پیشگویی می باشد . عنوان دیگر آن کشف دانش در پایگاه داده می باشد .
تاریخچه و پیشینه داده کاوی چیست ؟
در تاریخ سال ۱۹۶۰، کارشناس های آمار از اصطلاحات صید داده Data Fishing و لایروبی داده Data Dredging برای ارجاع به کارهای خود تحلیل داده Data Analytics استفاده میکردند. اصطلاح کلمه «دادهکاوی» در حدود تاریخ سال ۱۹۹۰ در جوامع پایگاه داده به کار برده شد و شهرت بسیار زیادی را به دست آورد . عنوان بهتر برای فرآیند دادهکاوی، کشف دانش از داده است.
ساز مان ها و نرم افزار های داده کاوی چیست ؟
09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
نرمافزار SPSS
نرمافزار
نرم افزار RapidMiner
زبان برنامه نویسی آر (R)
زبان برنامه نویسی پایتون
زبان برنامه نویسی متلب
نرم افزار Orange
نرم افزار Manhout
کاربرد های داده کاوی چیست ؟
به دست آوردن اطلاعات کاربردی
تمرکز کردن بر روی داده های بزرگ
کشف کردن الگوی میان داده ها
پیش بینی کردن تا حدودی از نتایج
تشخیص دادن کلاهبرداری
تحلیل کردن تجارت سهام
پیشبینی کردن کسبوکار
شبکه های اجتماعی
تحلیل کردن مشتریان
تجارت الکترونیک
خودروهای خودران
خطرات درمان های جدید
پژوهش های فضایی
سلامت عمومی : فعالیت در جهت گسترش دادن فرهنگ بهداشت عمومی با مناسب ترین قیمت در مناطق مختلف دنیا
آموزش: فعالیت داشتن در جهت بهبود کیفیت سیستم آموزشی و هدایت کردن صحیح دانش آموزان
ساخت و عمران: فعالیت داشتن در جهت تسهیل راه سازی و کاربرد الگوهای بهینه سازی شهری با توجه به افزایش یافتن جمعیت.
مدیریت ارتباط با مشتریان CRM : فعالیت داشتن در زمینه بهبود روابط سازمان ها با مشتریان و در نهایت افزایش یافتن بهرهوری.
تحقیقات بازار خرید: این مورد به دنبال شناسایی کالاهای مرتبط با سبد خرید مشتری است تا امکان خرید آنها را افزایش دهد.
مراحل داده کاوی چیست ؟
انتخاب داده های مورد نیاز از بین انبوهی از داده ها
پردازش اولیه و پاکسازی داده ها
تبدیل داده و کشف کردن الگو ها
انجام دادن فرایند داده کاوی
ارائه دادن و نمایش اطلاعات
رسیدن به دانش مورد نیاز
09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
نرم افزارهای داده کاوی
نرم افزارهای وجود دارند که میتوانیم با آنها دادهکاوی کنیم که ما در ابتدای مقاله به آن اشاره کردیم چون می توانید با استفاده از نرم افزارهای متلب و Weka کافی خود را انجام دهید همچنین یکی دیگر از مواردی که می توانیم با استفاده از آن به راحتی متوانید داداه کاوی کنید زبان برنامه نویسی r است ، از دیگر نرم افزار های این حوزه می توان به نرم افزارSPSS اشاره کرد که یکی از بهترین پروژه های این حوزه به شمار می رود.
مشکلات و معایبی که در داده کاوی داریم چیست ؟
نداشتن اطمینان کامل به اطلاعات خروجی
حجم بسیار بالای داده های موجود در ورودی
کارکردن با بعضی از سیستمها و روشهای دادهکاوی سخت و نیازمند دانش بسزایی می باشد .
بعضی از مسئله های داده کاوی حریم خصوصی و حتی امنیت کاربران را تحت تاثیر قرار می دهند .
روش های دادهکاوی ۱۰۰٪ درست نیستند. بنابراین ممکن است در بعضی شرایط نتایج بسیار بدی را خواهند داشت .
تاثیرات مثبت فرایند داده کاوی چیست ؟
بهبود درآمد سازمان ها و کاهش هزینههای آنها
تحلیل کردن سبد خرید
تشخیص دادن کلاهبرداری ها
پیشبینی کردن گرایش های آینده
کمک کردن در تصمیمگیری
تاثیرات منفی فرایند داده کاوی چیست ؟
استفاده های احتمالی از اطلاعات
درست نبودن احتمالی داده ها
حریم خصوصی و امنیت کاربران
حجم عجیب دادهها
هزینه بالا در مرحله پیاده سازی
با خیال راحت انجام پروژه های داده کاوی خود را به ما بسپارید .
چرا رایا پروژه ؟
انجام پروژه های داده کاوی با توجه به اهدف و نیازهای شما عزیزان تحویل پروژه های داده کاوی در کوتاه ترین زمان ارائه عالی ترین و با کیفیت ترین خدمات با مناسب ترین هزینه پشتیبانی 48 ساعته رایگان از پروژه شما دسترسی بسیار آسان و راحت
رایا پروژه با افتخار آماده پذیرفتن و انجام پروژه های داده کاوی شما توسط تیم و افرادی متخصص ومجرب وبا تجربه و مهارت چندین ساله در زمینه های مختلف انجام پروژه های داده کاوی می باشد .
انجام پروژه های داده کاوی با بهترین کیفیت در رایا پروژه
رایا پروژه تنها مرجع رسمی انجام پروژه های داده کاوی در ایران است که با تیم که در این مجموعه در حال فعالیت هستند میتوانند پروژه های مربوط به داده کاوی شما عزیزان را با بهترین کیفیت و در زمانی که از سوی شما تعریف شده است تحویل بدهند ، ثبت پروژه در مجموعه رایا پروژه میتوان از خدمات مشاوره رایگان نیز برخوردار میشود و همچنین پروژه های دریافتی شما تا ۴۸ الی ۷۲ ساعت پشتیبانی رایگان میشود و اگر مورد در پروژه ها رخ داده باشد متخصصان ما در سریع ترین زمان ویرایش خواهد کرد
09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
نکات قابل توجه در رابطه با انجام پروژه های داده کاوی
پروژه های داده کاوی شما توسط یک تیم پویا وبا تجربه چندین ساله انجام می شود.
پروژه های داده کاوی شما با کیفیت عالی و تضمین شده انجام می شود.
پروژه های داده کاوی شما در کمترین زمان و مناسب ترین قیمت انجام می شود.
پس از اتمام پروژه های داده کاوی شما عزیزان ، پروژه شما دارای 48 ساعت پشتیبانی رایگان می باشد.
خدمات رایا پروژه در زمینه انجام پروژه های داده کاوی
انجام پروژه های Data Mining در مهندسی
انجام پروژه های Data Mining در انسانی
انجام پروژه های Data Mining
انجام پروژه های Data Mining با برنامه نویسی پایتون
انجام پروژه های Data Mining با برنامه نویسی آر R
انجام پروژه های Data Mining با برنامه نویسی متلب
انجام پروژه های Data Mining با برنامه نویسی اس پی اس اس SPSS
انجام پروژه های Data Mining با نرم افزار WEKA
انجام پروژه های Data Mining با نرم افزار RapidMiner
رایا پروژه با دارا بودن بهترین متخصصان داده کاوی ، شما در هر جای این کشور عزیز که باشین بهتون عالی ترین خدمات رو ارائه خواهد داد.
در ارائه دادن خدمات پروژه ها ، کمترین قیمت و بالاترین کیفیت ، دستور کارماست .
« ممنون از انتخاب و اعتماد شما سروران گرامی » ندین ساله در انجام پروژه داده کاوی است که می تواند تمامی پروژه های موجود را با بهترین کیفیت و مناسب ترین قیمت برایتان انجام دهد.همیار پیپر به لطف مجری های تحصیل کرده در بهترین دانشگاه های داخل کشور و سایر نقاط جهان موفق به کسب رزومه ای درخشان در انجام پروژه های داده کاوی گردیده است که ضامن کیفیت در انجام پروژه هاست.برای سفارش پروژه داده کاوی میتوانید از طریق واتس اپ یا تلگرام با شماره اقدام نمایید.
آیدی تلگرام ما جهت ثبت سفارش می باشد.همین حالا سفارش دهید. داده کاوی : 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
داده کاوی علم استخراج اطلاعات از میان حجم انبوهی از داده ها میباشد.داده کاوی شاخه توسعه یافته از علم آمار می باشد. داده کاوی فراتر از علم آمار است و امکاناتی را در اختیار شما قرار می دهد که علم آمار قادر به انجام آن نمی باشد.داده کاوی به استخراج اطلاعات پنهان یا روابط در حجم زیادی از داده ها از طریق نرم افزارهای رپیدماینر، کلمنتاین، پایتون و متلب می پردازد. چه پروژه هایی با داده کاوی در همیارپیپر انجام میشود:
انجام پروژه دانشجویی داده کاوی
انجام پروژه درسی داده کاوی
انجام پروژه کلاسی داده کاوی
انجام پروژه متلب داده کاوی
انجام پروژه تجاری متلب پروژه های دیگری که قابل انجام است :
انجام پروژه های یادگیری ماشین
انجام پروژه های متلب
انجام پروژه های پردازش تصویر
انجام پروژه های هوش مصنوعی
انجام پیاده سازی مقاله زمان بندی پروژه داده کاوی در چگونه است؟
زمان بندی پروژه داده کاوی توسط کارفرما تعیین می گردد.ممکن است پروژه شما فوری باشد و یا زمان زیادی برای انجامش داشته باشید.درصورت فوری بودن ما سعی می کنیم در اسرع وقت کار را برایتان انجام دهیم و معمولا هزینه برای انجام پروژه های فوری کمی بیشتر از پروژه هایی با زمان بیشتر تعیین می گردد.اگر پروژه شما چند مرحله ای باشد و بصورت زمانبندی شما پروژه داده کاوی شما را تحویل خواهیم داد و با تایید هر مرحله سراغ مرحله بعدی می رویم و درصورت نیاز به اصلاح در هر مرحله این کار را برای شما انجام می دهیم. هزینه ارسال سفارش پروژه
:: موضوعات مرتبط:
newdatamining1 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 181
|
امتیاز مطلب : 20
|
تعداد امتیازدهندگان : 4
|
مجموع امتیاز : 4
تاریخ انتشار : چهار شنبه 25 مرداد 1402 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
ه آماده وب کاوی با پایتون توضیحات پروژه وب کاوی با پایتون: 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir وب کاوی {Web Mining} شامل مراحلی است که بر اساس تکنیک های داده کاوی {Data Mining} پایه گذاری شده است: این مراحلی عبارت اند از: کشف و استخراج اطلاعات موجود در { اسناد ـ وب سایت ها ـ سرویس های خدمات اینترنتی } و .. . اغلب از وب کاوی جهت راه اندازی وب سایت ها و سرویس الکترونیکی توسعه یافته استفاده می شود.
ناگفته نماند که متن کاوی و داده کاوی هم بخشی از وب کاوی را دربر می گیرند.
1: به طوری کلی افرادی که در دانش ریاضیات و آمار و احتمال مسلط می باشد، و هچنین مهندسان داده می توانند به شکل راحتتری از وب کاوی استفاده نمایند.
2: از ابزارهای مفید و کاربردی وب کاوی می توان { Scrapy / PageRank / Apache } را نام برد.
در عکس زیر اطلاعات پروژه ارسال، قابل ملاحظه می باشد. فایل راهنما برای درس وب کاوی می باشد. در این پروژه برای فهم بهتر، گزارش کار به صورت فایل ورد نیز موجود می باشد. این پروژه توسط متخصصین پایتون تیم پایا پروژه انجام شده و به عنوان پروژه آماده در اختیار شما عزیزان قرار گرفته است.
پروژه آماده وب کاوی با پایتون:
در پروژه وب کاوی با پایتون ما توضیحات کار را نیز ارائه داده ایم. تا مشتری محترم بتوانند درک صحیحی از روند انجام پروژه داشته باشند. نمونه پروژه های آماده وب کاوی با پایتون: 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
پایاپروژه مفتخر است تا به امروز صدها پروژه مربوط به وب کاوی با پایتون انجام داده است. که برخی از آنها را جهت دانلود شما عزیزان در سایت بارگزاری نموده ایم. جهت مشاهده و دانلود روی لینک روبرو کلیک نمایید: نمونه پروژه های داده کاوی
روش دریافت پروژه آماده وب کاوی با پایتون:
انجام پروژه های داده کاوی
پایاپروژه مفتخر است با سابقه 5 ساله در انجام پروژه های داده کاوی، شما کاربران عزیز را در انجام پروژه های خود همراهی نماید. بالاترین کیفیت و نازلترین قیمت همواره هدف ما بوده است. جهت سفارش پروژه خود با شماره تماس حاصل نمایید یا از طریق آی دی تلگرام @paya001 با ما در ارتباط باشید. پخشکننده صوت 00:00 00:51 برای افزایش یا کاهش صدا از کلیدهای بالا و پایین استفاده کنید. پایاپروژه چه پروژه های داده کاوی را می تواند انجام دهد؟
انجام پروژه های آمار با داده کاوی انجام پروژه های نرم افزار داده کاوی انجام پروژه های پیاده سازی داده کاوی انجام پروژه های داده کاوی با پایتون قیمت مناسب پروژه های داده کاوی
داده کاوی چیست:
داده کاوی «Data Mining» به معنای کاوش معادن داده می باشد. یعنی استخراج اطلاعات با ارزش از معادن بزرگ داده. در واقع داده کاوی حجم انبوهی از اطلاعات را همانند یک معدن می داند. از نظر تفاوت آمار با داده کاوی، حجم اطلاعات قابل تحلیل آن است. همچنین در استفاده از هوش مصنوعی و روش مدلسازی نیز متفاوتند. داده کاوی از اهمیت بالاتری نسبت به آمار برخوردار است. و امکاناتی که دارد، آمار قادر به انجام آن نیست.
روش هاییکه برای داده کاوی بکار می روند بدلیل محاسبات آنها، اغلب پر هزینه می باشند. علم داده کاوی برای نمایش الگوهای موجود دربین داده ها مورد کاربرد قرار می گیرد. خدمات پایاپروژه در زمینه داده کاوی:
انجام پروژه های داده کاوی با متلب
انجام پروژه های داده کاوی با پایتون
انجام پروژه های رپیدماینر
انجام پروژه های برنامه نویسی
انجام پروژه های پایتون
انجام پروژه های آمار انجام پروژه های کمک درسی داده کاوی:
سایت پایاپروژه مفتخر است تا با تجربه ۵ ساله خود، بعنوان سایت معتبر در زمینه انجام پروژه ها به فعالیت خود بپردازد. ما سعی داریم تا پروژه ها را با قیمت مناسب به همراه گزارش عملکرد و آموزش به شما عزیزان ارائه دهیم. تا شما بتوانید کامل مطالب را یاد گرفته و آن را برای اساتید خود ارائه کنید. همچنین در صورت درخواست شما کاربران عزیز میتوانیم فیلم آموزشی از نحوه اجرای پروژه داده کاوی نیز برای شما آماده کنیم. هدف اصلی ما جلب رضایت شما عزیزان می باشد و در این زمینه از هیچگونه فعالیتی کوتاهی نخواهیم کرد.
چرا پروژه داده کاوی خود را به پایاپروژه بسپاریم ؟
موسسه پایاپروژه با داشتن تجربه ای 6 ساله در انجام پروژه های داده کاوی و همچنین با دارا بودن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ دانشجویی و شرکتی گزینه مطمئنی برای شما عزیزان جهت انجام پروژه های داده کاوی می باشد، یکبار ما را امتحان کنید ! زمان و کیفیت انجام پروژه های داده کاوی چه مدت است؟
بحث زمان در انجام پروژه های داده کاوی شما عزیزان مسئله مهمی است. به همین دلیل سایت پایاپروژه با توجه به زمان درخواستی شما سعی دارد تا کمترین زمان ممکن را برای انجام پروژه تان در نظر بگیرد. نکته مهمتر اینکه کیفیت در انجام پروژه های داده کاوی همواره هدف اصلی گروه پایاپروژه می باشد. پس اطمینان داشته باشید که متخصصان ما در این زمینه حساسیت کافی داشته و نهایت تلاش خود را در این امر دارند. به چه صورت از انجام پروژه داده کاوی مطمئن شوم؟
کیفیت بالای تیم پایاپروژه باعث شده تا مشتریان عزیزمان نیز به ما اطمینان داشته باشند. و بدون نیاز به سایت های دیگر پروژه خود را به ما بسپارند. اگر شما تا بحال تجربه همکاری با سایت ما را نداشته اید، پیشنهاد می کنیم برای یکبار هم که شده به ما اعتماد کنید تا شاهد موفقیت پروژه تان انجام پروژه های داده کاوی با پایتون | در سریعترین زمان و کیفیت بالا❤️ انجام پروژه های داده کاوی با پایتون انجام پروژه های داده کاوی با پایتون - رایا پروژه
انجام پروژه های داده کاوی با پایتون – رایا پروژه
09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
انجام پروژه های داده کاوی با پایتون با کیفیت عالی و در سریعترین زمان در مجموعه رایا پروژه انجام می شود شما عزیزان میتوانید همین الان سفارش تمامی سفارش پروژه های داده کاوی با پایتون که دارید را میتوانید در سایت رایا پروژه ثبت سفارش انجام دهید تا کارشناسان ما با شما در ارتباط باشند و برای ادامه پروژه اطلاعات لازم را از شما عزیزان دریافت کنند.
داده کاوی با پایتون چیست؟
داده کاوی یکی از پروسه های مهم در علم دادهشناسی است که در آن دادههای بزرگ و پیچیده را برای کشف الگوها و اطلاعات مفید استخراج میکنیم. پایتون یک زبان برنامهنویسی قدرتمند است که با استفاده از کتابخانههای قدرتمندی مانند Numpy، Pandas، Scikit-Learn و Matplotlib، ابزارهای قدرتمندی برای داده کاوی را فراهم میکند.
در اینجا به بررسی فرایند داده کاوی با استفاده از پایتون میپردازیم. ابتدا برای داده کاوی، دادههای مورد نظر را باید به صورت مناسب وارد کنیم. در این مرحله از کتابخانه Pandas استفاده میکنیم که برای کار با دادههای ساختار یافته، مانند جدولهای Excel، CSV و MySQL، بسیار قدرتمند است. با استفاده از Pandas، میتوانیم دادههای خام را وارد کنیم و آنها را به صورت جداول ساختاری قابل استفاده تبدیل کنیم.
بعد از ورود دادهها، میتوانیم با استفاده از کتابخانه Numpy، دادهها را به صورت عددی رمزگذاری کرده و به صورت ماتریسی در آوریم. سپس با استفاده از کتابخانه Scikit-Learn، الگوریتمهای یادگیری ماشینی مانند رگرسیون خطی، کلاس بندی، خوشه بندی و مدلسازی دیگر را اعمال کنیم. این کتابخانه شامل الگوریتمهای مختلف یادگیری ماشینی است که میتوانند به صورت خودکار الگوهای موجود در دادهها را شناسایی کرده و پیشبینیهای مفیدی را ارائه دهند.
در مرحله بعد، با استفاده از کتابخانه Matplotlib، میتوانیم دادههای خود را به صورت نمودارهای گوناگون نمایش دهیم. این کتابخانه شامل انواع نمودارهای مانند نمودار خطی، نمودار میلهای، نمودار دایرهای و … است که میتوانند به نمایش دادنتایج داده کاوی کمک کنند و درک بهتری از دادهها و الگوهای آنها را فراهم کنند.
علاوه بر این، در داده کاوی با استفاده از پایتون، میتوانیم الگوهای موجود در دادهها را شناسایی کنیم و به دنبال الگوهای جدید بگردیم. برای مثال، با استفاده از الگوریتمهای خوشهبندی، میتوانیم دادهها را به گروههای مشابه تقسیم کنیم و الگوهای موجود در هر گروه را شناسایی کنیم. این کار میتواند در شناسایی ویژگیهای مشترک در دادهها کمک کند.
خدمات محبوب رایا پروژه انجام پروژه های داده کاوی با پایتون
انجام پروژه های داده کاوی با پایتون
انجام پروژه های داده کاوی با Python
سفارش پروژه های داده کاوی با پایتون
انجام و مشاوره پروژه های داده کاوی با پایتون
چطور سفارش پروژه های داده کاوی با پایتون بدم؟
09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
شما عزیزان میتوانید برای ثبت سفارش انجام پروژه های داده کاوی با پایتون با کیفیت عالی در مجموعه رایا پروژه می توانید به راحتی و رایگان پروژه مورد نظر خود را ثبت کنید برای این کار می توانید گزینه سفارش پروژه که در انتهای این صفحه وجود دارد کلیک کنید و در صفحه برای شما باز میشود اطلاعات پروژه خود را همراه با زمان انجام برای کارشناسان ما ارسال کنید در سریعترین زمان پاسخگوی شما عزیزان باشند. داده کاوی با پایتون توسط گروه همیارپروژه
گروه همیارپروژه آماده است تا پروژه داده کاوی با زبان پایتون شما را توسط مجریان و متخصصین خود با کیفیتی عالی انجام دهد.جهت سفارش پروژه داده کاوی با پایتون با شماره های – تماس بگیرید.
انجام پروژه داده کاوی با پایتون پروژه داده کاوی :
داده کاوی علمی که امروزه در بسیاری از دانشگاه ها و شرکت های پژوهشی مورد استفاده قرار می گیرد و تقریبا در همه رشته ها و حوزه ها وارد شده است.چون که میتواند داده های موجود را بررسی کرده و داده های پیش بینی نشده را دسته بندی کند و نتایجی را که برای بهبود وضعیت آینده نیاز هست بعنوان حخروجی به ما بدهد.نرم افزار های مختلفی برای انجام پروژه داده کاوی مورد استفاده قرار می گیرد. داده کاوی با پایتون:
اما در این بین پایتون با داشتن کتابخانه هایی کامل و سادگی در کدنویسی و سرعت در اجرا بعنوان بهترین زبان برای اجرای پروژه های داده کاوی می باشد. پایتون جز ۳ زبان محبوب دنیا در سال ۲۰۱۸ نیز می باشد.لذا پیشنهاد ما این است که برای پروژه های داده کاوی (Data Mining ) حتما از زبان برنامه نویسی پایتون استفاده نمایید. سطح سفارش پروژه داده کاوی :
آماده است پروژه های کارشناسی ، کارشناسی ارشد و دکتری در حوزه داده کاوی را برایتان انجام دهد.انجام پروژه متلب تخصص تیم همیارپروژه می باشد. پروژه آموزشی پایتون:
تخصص تیم انجام پروژه های آموزش data mining است.قیمت های پیشنهادی ما هم متناسب با توان شما پیشنهاد می گردد. مراحل انجام کار:
بعد از سفارش پروژه توسط , مجریان همیارپروژه آن را بررسی نموده و قیمت و زمان متناسب با آن را به شما پیشنهاد می دهند.بعد از تایید شما پیش پرداخت توسط شما, واریز شده و کار شروع می شودو مرحله به مرحله گزارش داده می شود.بعد از تایید , هزینه از او اخذ گردیده و پروژه خاتمه می باید. نمونه پروژه های داده کاوی :
انجام پروژه داده کاوی با پایتون ⭐ ارائه خدمات پروژه های داده کاوی با پایتون ، سفارش پروژه داده کاوی با پایتون با پایتون خود را به صدها متخصص حرفه ای متلب پروژه بسپارید و با کیفیت عالی سفارش خود را تحویل بگیرید.
در مواقع فراوانی شاهدیم کاربران در پروژه های داده کاوی با پایتون خود مشکل دارند و به دنبال یک مکان مطمئن برای پروژه خود هستند
انجام پروژه های داده کاوی با پایتون در متلب پروژه به صورت رقابتی انجام میشود و از بین چندین پیشنهاد توسط مجریان کمترین قیمت خدمت شما اعلام میشود
متلب پروژه با داشتن اساتید برتر در این حوزه آمادگی دارند تمامی سفارشات داده کاوی با پایتون شما را برعهده گرفته و با بهترین کیفیت و کمترین قیمت پروژه شما را تحویل بدهند.
پروژه داده کاوی با پایتون در متلب پروژه به صورت رقابتی انجام میشود و از بین چندین پیشنهاد توسط مجریان کمترین قیمت خدمت شما اعلام میشود.
اهمیت انجام سفارشات داده کاوی با پایتون 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
امروزه اهمیت داده کاوی و استخراج اطلاعات از میان حجم انبوهی از داده ها بر کسی پوشیده نیست داده کاوی امروزه به یک قدرت برای ایجاد فضای رقابتی و برنده شدن در این بازار به شما می آید با استفاده از داده کاوی تحلیل اطلاعات از میان حجم انبوهی از داده ها میتوانید خواسته های مشتریان خود را تشخیص داده و متناسب با همان نیاز برنامه ریزی و سرمایه گذاری کنید علم داده کاوی برای انجام نیاز به یک سری زبان های برنامه نویسی دارد که پایتون از قدرتمندترین آنها به شما میرود این زبان تخصصی با داشتن صدها کتابخانه آماده و عدم نیاز به کدنویسی های طولانی باعث محبوییت در بین کاربران شده است در حال حاضر پایتون رو میتوان از بهترین برنامه های داده کاوی دانست که کاربرد بالایی در انجام پروژه داده کاوی دارد این زبان برنامه نویسی قدرتمند با داشتن کتابخانه های رایگان و قابلیت اپن سورس بودن این امکان را به کاربران خود میدهد که بتوانید به راحتی تمامی الگوریتم های داده کاوی را کدنویسی نمایند پایتون محیطی قدرتمند کدنویسی برای تمامی الگوریتم داده کاوی ایجاد کرده است.
متلب پروژه با داشتن اساتید برتر در این حوزه آمادگی دارند تمامی سفارشات داده کاوی با پایتون شما را برعهده گرفته و با بهترین کیفیت و کمترین قیمت پروژه شما را تحویل بدهند.
انجام پروژه داده کاوی با پایتون متخصص و با تجربه این امادگی دارد که تمامی سفارشات مربوط به پروژه آماده داده کاوی با داده کاوی با پایتون را با بهترین کیفیت تحویل شما عزیزان نماید.ما به شما اطمینان خاطرمیدهیم مطمئن ترین مکان را برای پروژه آماده خود را انتخاب کرده اید. مساله
این بروژه رشته مهندسی نرم افزار اسم درس داده کاوی برای دانلود صورت پروژه کلیک کنید .
اگر پروژه مدنظر خود را پیدا نکردیم چه کنیم؟
جهت سفارش پروژه داده کاوی با پایتون خود در اریاپروژه با شماره تماس بگیرید یا از طریق واتساپ و یا به ایدی تلگرام گروه آریاپروژه با داشتن ده ها مجری متخصص و با تجربه این امادگی دارد که تمامی سفارشات مربوط به حوزه ی پایتون را با بهترین کیفیت تحویل شما عزیزان نماید.ما به شما اطمینان خاطرمیدهیم مطمئن ترین مکان را برای پروژه های خود را انتخاب کرده اید.
انجام پروژه پایتون در آریاپروژه به صورت کاملا رقابتی انجام میشود و ما از بین چندین پیشنهاد کمترین قیمت را خدمت شما عزیزان اعلام می نماییم.سفارش پروژه پایتون خود را به ما بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید.زمان انجام پروژه پایتون با نظر شما تنظیم و اجرا میشود،و آریا پروژه در این زمینه خود را متعهد میداند. پروژه های آماده اکسل لاتکس متلب پایتون gis
انجام پروژه های پایتون python انجام پروژه پایتون Python
گروه آریاپروژه با داشتن ده ها مجری متخصص و با تجربه این امادگی دارد که تمامی سفارشات مربوط به حوزه ی پایتون را با بهترین کیفیت تحویل شما عزیزان نماید.ما به شما اطمینان خاطرمیدهیم مطمئن ترین مکان را برای پروژه های خود را انتخاب کرده اید.
انجام پروژه پایتون در آریاپروژه به صورت کاملا رقابتی انجام میشود و ما از بین چندین پیشنهاد کمترین قیمت را خدمت شما عزیزان اعلام می نماییم.سفارش پروژه پایتون خود را به ما بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید.زمان انجام پروژه پایتون با نظر شما تنظیم و اجرا میشود،و آریا پروژه در این زمینه خود را متعهد میداند.
جهت سفارش پروژه پایتون Python در اریاپروژه با شمارهتماس بگیرید یا از طریق واتساپ و یا به ایدی تلگرام پیام دهید. پایتون چیست؟
پایتون یک زبان برنامه نویسی قدرتمند ،شی گرا میباشد. زبان پایتون یک محیط یکپارجه میباشد که میتواند برای توسعه نرم افزاری استفاده شود.سایت آریا پروژه با داشتن کادری با اطمینان و با تجربه میتواند تمامی پروژه های مربوط به زبان پایتون را برای شما انجام دهد. زیر این تصویر جند پروژه مربوط به زبان پایتون نوشته شده متخصصین آریا پروژه میتوانند کیفیت برتر پروژه پایتون را به شما اراعه بدهند.
انجام پروژه های پایتون آریا پروژه چه نوع پروژه پایتون را میتواند انجام دهد؟
انجام پروژه های یادگیری ماشین با پایتون
انجام پروژه های داده کاوی با پایتون
انجام پروژه های پردازش تصویر با پایتون
انجام پروژه های هوش مصنوعی با پایتون
انجام پروژه های امنیت با پایتون
انجام پیاده سازی مقاله با پایتون
انجام شبیه سازی مقاله با پایتون
فعالیت های دیگر آریا پروژه
انجام پروژه های متلب
انجام پروژه های مهندسی مکانیک
انجام پروژه های مهندسی نفت
انجام پروژه ها مهندسی شیمی
انجام پروژه های مهندسی مواد
انجام پروژه های مهندسی پزشکی
انجام پروژه های پاورپویت
مراحل انجام پروژه پایتون Python درآریاپروژه به چه صورت خواهد بود؟ 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
در ابتدا پروژه پایتون از مسیرهای ذکر شده در سایت برایمان ارسال کنید. مجریان و کارشناسان آریاپروژه در کوتاهترین زمان پروژه شما را بررسی کرده و زمان و قیمت ر اعلام میکنند. درصورت موافقت شما نصف هزینه ابتدای کار دریافت میشود. ما در طول انجام پروژه،مراحل پیشرفت پروژه را به اطلاع شما عزیزان میرسانیم. پس از پایان پروژه تان ما نتایج رااز طریق فیلم و عکس به اطلاع شما میرسانیم. درصورت تایید شما مابقی هزینه دریافت میشود. و در انتها ارسال فایل نهایی پروژه برای شما عزیزان. مهلت ۷۲ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت انجام پروژه داده کاوی است که می تواند تمامی پروژه های موجود را با بهترین کیفیت و مناسب ترین قیمت برایتان انجام دهد.همیار پیپر به لطف مجری های تحصیل کرده در بهترین دانشگاه های داخل کشور و سایر نقاط جهان موفق به کسب رزومه ای درخشان در انجام پروژه های داده کاوی گردیده است که ضامن کیفیت در انجام پروژه هاست.برای سفارش پروژه داده کاوی میتوانید از طریق واتس اپ یا تلگرام با شماره اقدام نمایید.
آیدی تلگرام ما جهت ثبت سفارش می باشد.همین حالا سفارش دهید. داده کاوی :
داده کاوی علم استخراج اطلاعات از میان حجم انبوهی از داده ها میباشد.داده کاوی شاخه توسعه یافته از علم آمار می باشد. داده کاوی فراتر از علم آمار است و امکاناتی را در اختیار شما قرار می دهد که علم آمار قادر به انجام آن نمی باشد.داده کاوی به استخراج اطلاعات پنهان یا روابط در حجم زیادی از داده ها از طریق نرم افزارهای رپیدماینر، کلمنتاین، پایتون و متلب می پردازد. چه پروژه هایی با داده کاوی در همیارپیپر انجام میشود:
انجام پروژه دانشجویی داده کاوی
انجام پروژه درسی داده کاوی
انجام پروژه کلاسی داده کاوی
انجام پروژه متلب داده کاوی
انجام پروژه تجاری متلب پروژه های دیگری که قابل انجام است :
انجام پروژه های یادگیری ماشین 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
09367292276
09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir
انجام پروژه های متلب
انجام پروژه های پردازش تصویر
انجام پروژه های هوش مصنوعی
انجام پیاده سازی مقالهپیام دهید.کلیک کنیدتا سفارش جدید خود را سفارش دهید. نحوه دریافت پروژه آماده
:: موضوعات مرتبط:
newdatamining1 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 120
|
امتیاز مطلب : 20
|
تعداد امتیازدهندگان : 4
|
مجموع امتیاز : 4
تاریخ انتشار : چهار شنبه 25 مرداد 1402 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com انجام دادهکاوی بدون نرمافزارها به دلیل حجم بالای دادهها کاری سخت و دشوار است و از طرفی تحلیل این دادههای زیاد، نیاز بهوقت و زماسالهاست که با تیم حرفهای خود در زمینه انجام پروژه دادهکاوی با نرمافزارهای مختلف فعالیت دارد پس یک انتخاب درست برای هر نوع پروژهای است که کیفیت در آن برای کاربر بسیار اهمیت دارد.
شما بهعنوان یک دانشجو و یا هر محقق دیگری در زمانهایی که نیاز به دادهکاوی اطلاعات دارید و فرصت انجام آن را به دلیل مشغله و یا عدم آشنایی با نرمافزارهای خاص را ندارید، بهترین راه اعتماد به میباشد. تعریفی از دادهکاوی
دادهکاوی ترجمه عبارت data mining میباشد که به استخراج دادهها از دل حجم بالایی از اطلاعات اشاره دارد. این معدن حاوی اطلاعاتی نهان است که با جستوجو و بررسیهای عمیق میتوان ارتباط بین دادهها و اطلاعاتی خاص را پیدا کرد. 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com دادهکاوی بسیار گستردهتر و وسیعتر از علم آمار است و مهمترین تفاوت آن با علم آمار حجم و مقدار دادههایی است که باید از روشهای مختلف مورد بررسی قرار بگیرد که در نهایت دادهکاوی اطلاعات و امکانات بیشتری را در اختیارمان قرار میدهد.
مراحل انجام پروژه دادهکاوی بسیار وقتگیر است و به زمان زیادی نیاز دارد، اما در نهایت اطلاعاتی که به دست میآید بسیار ارزشمند میباشد. مؤسسه استاد پژوهش دادهکاوی را با هزینهای مناسب و در کمترین زمان ممکن برای شما انجام خواهد داد که کیفیت آن کاملاً تضمینی است.
مزایای استفاده از دادهکاوی
دادهکاوی و استفاده از علم آن مزیتهای زیادی را به همراه دارد که دو مورد از آن ها در ادامه لیست شدهاند:
سدی محکم در برابر تصمیمهای احساسی و لحظهای است زیرا اطلاعات پنهان بهدستآمده، کاربر را واقعبین میکند. تصمیمات سودده را برای کاربر آشکار میسازد چرا که اطلاعات گذشته در خصوص کسبوکار و یا هر موضوع دیگری مورد بررسی قرار میدهد.
انجام دادهکاوی در استا
برای دادهکاوی از نرمافزارهای قدرتمندی استفاده میشود که مؤسسه ااز کادری مجرب و مسلط به نرمافزارهای مختلف برخوردار است و همین سبب انجام دادهکاوی باکیفیت بالا میشود. برخی از خدمات دادهکاوی در این مؤسسه عبارتاند از:
انجام پروژه دادهکاوی با وکا انجام پایاننامه دادهکاوی انجام مقاله دادهکاوی انجام پروژه دادهکاوی با پایتون انجام دادهکاوی با R و هر نوع پروژه دیگری که نیاز به دادهکاوی داشته باشد.
قیمت پروژه دادهکاوی
همانطور که میدانید، دادهکاوی برای حجم وسیعی از اطلاعات انجام میشود که زمان زیادی را باید برای انجام آن صرف کرد. مؤسسه استاد پژوهش برای قیمت پروژه دادهکاوی ابتدا پروژه شما را بررسی میکند و سپس سعی بر تعیین مناسبترین قیمت برای پروژه را دارد که این را قبل از شروع به انجام پروژه به شما اعلام میکند.
قیمت مناسب در این مؤسسه آن را برای انجام پروژه دادهکاوی مناسب کرده است. همچنین شما در طول انجام پروژه در جریان مراحل انجام دادهکاوی قرار خواهید گرفت و در صورت لزوم اطلاعاتی در اختیار شما قرار خواهد گرفت. سفارش پروژه دادهکاوی
برای سفارش دادهکاوی کار راحتی پیشروی شماست. در ابتدا باید از طریق راههای ارتباطی پروژه خود را برای ما ارسال کنید که پس از تعیین و تخمین زمان مراحل انجام پروژه آغاز میشود. ما در زمان انجام پروژه دادهکاوی از ابتدا تا انتها در کنار شما خواهیم بود و پس از تحویل پروژه نیز پشتیبانیهای لازم را انجام خواهیم داد.
انجام پروژه های داده کاوی-Data Mining انجام پروژه های داده کاوی
09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
داده کاوی به معنی تحلیل و بررسی داده های مختلفی است که امروزه مورد استقبال قرار گرفته است می توانید با داده کاوی های بزرگ و کوچک را تحلیل و بررسی کنید و از آن الگو برداری کنیدداده های که ارزشمند ترین اطلاعات یک کسب و کار است که باید از آن محافظت کرد ، اگر پروژه داده کاوی دارید می توانید در مجموعه رایا پروژه آن را با بهترین کیفیت و در زمانی که تعیین کرده اید انجام دهید.
داده کاوی چیست ؟
انجام پروژه های داده کاوی - رایا پروژه
یکی از روشهای استخراج اطلاعات از داده های خام داده کاوی است ؛ به عملکرد استخراج کردن و اکتشاف هم بستگی ها و الگو های مفید از بین حجم بسیاری از داده های خام که با استفاده از الگوریتم و ساز وکارهای هوشمند انجام می شود Data Mining یا داده کاوی میگویند، به زبان ساده ، انجام پروژه داده کاوی استخراج کردن دانش از بین مجموعهای از داده ها را داده کاوی می گویند ؛ داده کاوی شامل استفاده از ابزارهای پیشرفته تحلیل داده به منظور کشف کردن الگوهای معتبر، از قبل ناشناخته و روابط در مجموعه داده های بزرگ است. این ابزارها، مدل های آماری، الگوریتم های ریاضی و متد های یادگیری ماشین می باشند. داده کاوی فراتر از جمع آوری و مدیریت داده است، و شامل تجزیه و تحلیل و پیشگویی می باشد . عنوان دیگر آن کشف دانش در پایگاه داده می باشد .
09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com تاریخچه و پیشینه داده کاوی چیست ؟
در تاریخ سال ۱۹۶۰، کارشناس های آمار از اصطلاحات صید داده Data Fishing و لایروبی داده Data Dredging برای ارجاع به کارهای خود تحلیل داده Data Analytics استفاده میکردند. اصطلاح کلمه «دادهکاوی» در حدود تاریخ سال ۱۹۹۰ در جوامع پایگاه داده به کار برده شد و شهرت بسیار زیادی را به دست آورد . عنوان بهتر برای فرآیند دادهکاوی، کشف دانش از داده است.
ساز مان ها و نرم افزار های داده کاوی چیست ؟
نرمافزار SPSS
نرمافزار
نرم افزار RapidMiner
زبان برنامه نویسی آر (R)
زبان برنامه نویسی پایتون
زبان برنامه نویسی متلب
نرم افزار Orange
نرم افزار Manhout
کاربرد های داده کاوی چیست ؟
به دست آوردن اطلاعات کاربردی
تمرکز کردن بر روی داده های بزرگ
کشف کردن الگوی میان داده ها
پیش بینی کردن تا حدودی از نتایج
تشخیص دادن کلاهبرداری
تحلیل کردن تجارت سهام
پیشبینی کردن کسبوکار
شبکه های اجتماعی
تحلیل کردن مشتریان
تجارت الکترونیک
خودروهای خودران 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com خطرات درمان های جدید
پژوهش های فضایی
سلامت عمومی : فعالیت در جهت گسترش دادن فرهنگ بهداشت عمومی با مناسب ترین قیمت در مناطق مختلف دنیا
آموزش: فعالیت داشتن در جهت بهبود کیفیت سیستم آموزشی و هدایت کردن صحیح دانش آموزان
ساخت و عمران: فعالیت داشتن در جهت تسهیل راه سازی و کاربرد الگوهای بهینه سازی شهری با توجه به افزایش یافتن جمعیت.
مدیریت ارتباط با مشتریان CRM : فعالیت داشتن در زمینه بهبود روابط سازمان ها با مشتریان و در نهایت افزایش یافتن بهرهوری.
تحقیقات بازار خرید: این مورد به دنبال شناسایی کالاهای مرتبط با سبد خرید مشتری است تا امکان خرید آنها را افزایش دهد.
مراحل داده کاوی چیست ؟
انتخاب داده های مورد نیاز از بین انبوهی از داده ها
پردازش اولیه و پاکسازی داده ها
تبدیل داده و کشف کردن الگو ها
انجام دادن فرایند داده کاوی
ارائه دادن و نمایش اطلاعات
رسیدن به دانش مورد نیاز
نرم افزارهای داده کاوی
نرم افزارهای وجود دارند که میتوانیم با آنها دادهکاوی کنیم که ما در ابتدای مقاله به آن اشاره کردیم چون می توانید با استفاده از نرم افزارهای متلب و Weka کافی خود را انجام دهید همچنین یکی دیگر از مواردی که می توانیم با استفاده از آن به راحتی متوانید داداه کاوی کنید زبان برنامه نویسی r است ، از دیگر نرم افزار های این حوزه می توان به نرم افزارSPSS اشاره کرد که یکی از بهترین پروژه های این حوزه به شمار می رود.
مشکلات و معایبی که در داده کاوی داریم چیست ؟
نداشتن اطمینان کامل به اطلاعات خروجی
حجم بسیار بالای داده های موجود در ورودی
کارکردن با بعضی از سیستمها و روشهای دادهکاوی سخت و نیازمند دانش بسزایی می باشد .
بعضی از مسئله های داده کاوی حریم خصوصی و حتی امنیت کاربران را تحت تاثیر قرار می دهند .
روش های دادهکاوی ۱۰۰٪ درست نیستند. بنابراین ممکن است در بعضی شرایط نتایج بسیار بدی را خواهند داشت .
تاثیرات مثبت فرایند داده کاوی چیست ؟
بهبود درآمد سازمان ها و کاهش هزینههای آنها
تحلیل کردن سبد خرید
تشخیص دادن کلاهبرداری ها
پیشبینی کردن گرایش های آینده
کمک کردن در تصمیمگیری
تاثیرات منفی فرایند داده کاوی چیست ؟
استفاده های احتمالی از اطلاعات
درست نبودن احتمالی داده ها
حریم خصوصی و امنیت کاربران 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com حجم عجیب دادهها
هزینه بالا در مرحله پیاده سازی
با خیال راحت انجام پروژه های داده کاوی خود را به ما بسپارید .
چرا رایا پروژه ؟
انجام پروژه های داده کاوی با توجه به اهدف و نیازهای شما عزیزان تحویل پروژه های داده کاوی در کوتاه ترین زمان ارائه عالی ترین و با کیفیت ترین خدمات با مناسب ترین هزینه پشتیبانی 48 ساعته رایگان از پروژه شما دسترسی بسیار آسان و راحت
رایا پروژه با افتخار آماده پذیرفتن و انجام پروژه های داده کاوی شما توسط تیم و افرادی متخصص ومجرب وبا تجربه و مهارت چندین ساله در زمینه های مختلف انجام پروژه های داده کاوی می باشد .
انجام پروژه های داده کاوی با بهترین کیفیت در رایا پروژه
09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com رایا پروژه تنها مرجع رسمی انجام پروژه های داده کاوی در ایران است که با تیم که در این مجموعه در حال فعالیت هستند میتوانند پروژه های مربوط به داده کاوی شما عزیزان را با بهترین کیفیت و در زمانی که از سوی شما تعریف شده است تحویل بدهند ، ثبت پروژه در مجموعه رایا پروژه میتوان از خدمات مشاوره رایگان نیز برخوردار میشود و همچنین پروژه های دریافتی شما تا ۴۸ الی ۷۲ ساعت پشتیبانی رایگان میشود و اگر مورد در پروژه ها رخ داده باشد متخصصان ما در سریع ترین زمان ویرایش خواهد کرد
نکات قابل توجه در رابطه با انجام پروژه های داده کاوی
پروژه های داده کاوی شما توسط یک تیم پویا وبا تجربه چندین ساله انجام می شود.
پروژه های داده کاوی شما با کیفیت عالی و تضمین شده انجام می شود.
پروژه های داده کاوی شما در کمترین زمان و مناسب ترین قیمت انجام می شود.
پس از اتمام پروژه های داده کاوی شما عزیزان ، پروژه شما دارای 48 ساعت پشتیبانی رایگان می باشد.
خدمات رایا پروژه در زمینه انجام پروژه های داده کاوی
انجام پروژه های Data Mining در مهندسی
انجام پروژه های Data Mining در انسانی
انجام پروژه های Data Mining
انجام پروژه های Data Mining با برنامه نویسی پایتون
انجام پروژه های Data Mining با برنامه نویسی آر R
انجام پروژه های Data Mining با برنامه نویسی متلب
انجام پروژه های Data Mining با برنامه نویسی اس پی اس اس SPSS
انجام پروژه های Data Mining با نرم افزار WEKA
انجام پروژه های Data Mining با نرم افزار RapidMiner
رایا پروژه با دارا بودن بهترین متخصصان داده کاوی ، شما در هر جای این کشور عزیز که باشین بهتون عالی ترین خدمات رو ارائه خواهد داد.
در ارائه دادن خدمات پروژه ها ، کمترین قیمت و بالاترین کیفیت ، دستور کارماست .
« ممنون از انتخاب و اعتماد شما سروران گرامی » خدمات مرتبط
انجام و مشاوره گمز
انجام و مشاوره spss
انجام و مشاوره اتوکد
انجام و مشاوره کامسول
انجام و مشاوره تری دی مکس
انجام و مشاوره نقشه کشی
انجام و مشاوره پروتئوس
انجام و مشاوره سیلواکو چگونه ثبت سفارش انجام پروژه های داده کاوی انجام بدم ؟
برای ثبت سفارش پروژه در رایا پروژه دو راه وجود دارد :
1-ثبت سفارش پروژه در سایت
2- ثبت سفارش پروژه در واتساپ
که در هر دو مورد کارشناسان ما
در سریع ترین زمان با شما ما در ارتباط خواهند بود . قیمت انجام پروژه های داده کاوی چگونه محاسبه می شود؟ نحوه پرداخت پروژه های داده کاوی به چه صورت است؟ چه زمانی طول می کشد تا پروژه های داده کاوی انجام شود؟ نحوه تضمین پروژه های داده کاوی به چه صورت است ؟ 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com انجام پروژه های داده کاوی با ما در ارتباط باشید : سفارش سریع از تلگرام سفارش سریع از واتساپ سفارش سریع از ایتا
انجام پروژه های داده کاوی ، ارائه خدمات انجام پروژه داده کاوی با متلب خود را به صدها متخصص حرفه ای متلب پروژه بسپارید و با قیمت مناسب سفارش خود را تحویل بگیرید.
در مواقع فراوانی شاهدیم کاربران در پروژه های داده کاوی خود مشکل دارند و به دنبال یک مکان مطمئن برای پروژه خود هستند.
متلب پروژه با تخصص بالا و تجربه ۷ ساله آمادگی دارد انجام پروژه دانشجویی داده کاوی شما در تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با بهترین کیفیت تحویل شما بدهد.
داده کاوی چیست؟
داده کاوی یا Data Mining علم استخراج اطلاعات از میان حجم انبوهی از داده ها می باشد که توسط الگوریتم های مختلف و به کمک نرم افزارهای داده کاوی از جمله متلب ، spss ، وکا ، رپیدماینر و IBM انجام میشود در عصر جدیدی که ما در آن هستیم در حقیقت با مجموعه عظیمی از داده ها مواجه هستیم تمام مجموعه فعالیت هایی که توسط انسان انجام میشود حاوی داده می باشد که معمولا در پایگاه های داده ذخیره میشود این داده حاوی اطلاعات ارزشمندی می باشد اگر ما بتوانیم داده را درست پردازش کنیم به اطلاعات ارزشمندی خواهیم رسید این اطلاعات کلید و رمز موفقیت در بازارهای رقابتی امروز می باشد داده کاوی عموما توسط شرکت های مشتری محور انجام میشود شرکت ها که مستقیم با مشتری در ارتباط هستند با استفاده از علم داده کاوی ارتباط میان اقدامات خود و عوامل درونی شرکت یا سازمان مثل قیمت اجناس ، تخفیفات کلی و جزئی هزینه تبلیغات و دیگر عوامل داخلی را با عوامل بیرونی مثل مشخصات مشتریان مشخص خواهد شد مثلا بسیاری از فروشگاه های زنجیره ای با استفاده از داده کاوی مشتریان هدفمند و سوده خود را شناسایی کرده و برای آنها طرح های تشویقی قرار میدهند تا آنها را از دست ندهند. در حال حاضر اکثر شرکت ها و سازمان های بزرگ تجاری با حجم انبوهی از داده و اطلاعات مواجه هستند که هدف نهایی آنها رسیدن به بالاترین سود دهی و کسب رضایت مندی مشتریان می باشد داده کاوی به عنوان یک علم و شیوه ای نوین این داده ها را پردازش کرده و اطلاعاتی در اختیار مدیران قرار می دهد که به وسیله انسان قابل تحلیل نیست داده کاوی با استفاده از الگوریتم های مختلف هوش مصنوعی استراتژی مورد نظر را پیش روی مدیران قرار میدهد و اطلاعاتی مورد نظر مدیران از طریق الگوریتم های مختلف موردنظر استخراج میشود و در نهایت به صورت یک نمودار یا مدل گرافیکی ترسیم می شود.
ما چه نوع پروژه های داده کاوی را میتوانیم انجام بدهیم ؟ انجام پروژه درسی داده کاوی انجام پروژه داده کاوی با متلب انجام پروژه کلاسی داده کاوی انجام پروژه متلب داده کاوی
متلب پروژه ، انجام پروژه های داده کاوی
سایر خدمات مشابه در متلب پروژه
انجام پروژه پیاده سازی با متلب
انجام پروژه پایتون
انجام پروژه یادگیری ماشین
انجام پروژه پردازش سیگنال
انجام پروژه یادگیری عمیق
انجام پروژه شبکه عصبی 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com انجام پروژه طراحی الگوریتم
انجام پروژه شناسایی الگو
انجام پروژه پردازش تصویر
انجام پروژه یادگیری تقویتی
انجام پروژه داده کاوی با قیمت مناسب
داده کاوی که به آن تحلیل داده گفته میشود، به معنای استخراج اطلاعات پنهان، الگوها و یا روابط مشخص در مقدار و حجم بسیار بزرگی از اطلاعات که ممکن است در یک یا چندین پایگاه داده وجود داشته باشد، می باشد. به عبارت دیگر با علم داده کاوی می توانید، بانک های اطلاعاتی و همچنین مجموعه بزرگ اطلاعات را پس از استخراج مورد تحلیل قرار دهید اهمیت داده کاوی امروزه بر کسی پوشیده نیست با توجه به موازی شدن دریافت اطلاعات در دنیای دیجیتال و لزوم دریافت استخراج اطلاعات از میان حجم انبوهی از داده ها باعث شده بسیاری از کسب و کارها و شرکت ها موفق برای رسیدن به نهایت سودآوری و همچنین کسب رضایت مندی مشتری از داده کاوی در اولویت کاری خود استفاده کنند یکی از ده شغل پردرآمد تحلیل داده می باشد که با کمک سیستمهای فناوری اطلاعات و نرمافزارهای مبتنی بر پایگاه داده، امروزه سازمانها توان ذخیره حجم زیادی از دادهها را پیدا کردهاند. دادهکاوی علمی است که به ما میآموزد چگونه باید دادهها را یافت و آنها را دستهبندی کرد، به طوری که در مراحل بعد قابل آنالیز و تحلیل باشند. در حقیقت، داده کاوی به زبان سادهتر، استخراج دادهها و اطلاعاتیست که با استفاده از آنها، میتوان رفتارها و الگوریتمهایی شکل داد تا حل مسائل راحتتر و آسانتر شود.
همچنین داده کاوی دارای ویژگی های زیر می باشد که به آنها نیز اشاره میکنیم :
۱- بهینه سازی محصولات و خدمات ( کنار گذاشتن محصول بدون استفاده در فروشگاه)
۲- شناخت مشتریان سود آور ( با استفاده از اطلاعات بدست آمده از خرید مشتری )
۳- شناخت مشتریان وفادار ( مشخص کردن مشتریانی که ماهیانه از فروشگاه خرید میکند )
۴- شناسایی و بررسی رفتار مشتری ( بررسی رفتار مشتریانی که به صورت متناوب مشتری یک محصول هستند )
۵- بررسی چرخه عمر مشتری ( استفاده از داده های مشتری و مشخص کردن چرخه میزان ماندگاری یک مشتری )
۶- ارزیابی الگوی استفاده از تلفن ( داده کاوی جهت برقزاری ارتباط مستمر با مشتریان از طربق تلفن )
۷- پیشبینی فروش با استفاده از داده کاوی ( با استفاده از میزان اطلاعات فروش با استفاده از داده کاوی
۸ -بازاریابی پایگاه داده ( تمیز کردن اطلاعات پایگاه داده و حذف داده های پرت و غیرقابل مصرف )
چرا انجام پروژه داده کاوی خود را به متلب پروژه واگذار نماییم؟
موسسه متلب پروژه “مرجع تخصصی انجام پروژه داده کاوی با متلب “در کشور است که با کسب تجربه ده ساله و بهرهگیری از اساتید مجرب میتواند پروژه شما را به شکلی مطلوب تحویل بدهد. ما با کسب دانش کافی در زمینه انجام پروژه دانشجویی داده کاوی و تمامی نیازهای شما در این حوزه را درک کرده ایم و عملا پروژه ای نیست که نتوانیم انجام بدهیم کسب این تجربه گران ها تنها با اعتماد مشتریان و استمرار در انجام سفارشات بدست آمده است فقط کافیست یک بار امتحان کنید تا کیفیت در انجام کار را به طور درک مشاهده نمایید، رسالت متلب پروژه انجام سفارش به صورت پروژه محور با همراهی کاربر است که با ارائه آموزش های مرحله به مرحله از ابتدا تا انتهای سفارش به صورت کامل دانشجو در روند انجام پروژه خود قرار میدهد و دیگر نیازی به موسسات و سایت های دیگر نخواهد داشت.
نحوه گزینش بهترین مجری برای پروژه داده کاوی:
از آنجایی که متلب پروژه به صورت تعامل بین کارفرما و مجری فعالیت می نماید تمام پروژه های داده کاوی ارسالی از طریق کانال های مربوطه برای مجموعه مجریان ارسال میشود در سیستم مناقصه ای ایجاد شده کارشناسی که کمترین قیمت را برای مشتری اعلام می نماید به عنوان مجری انجام کار انتخاب شده که علاوه بر درجه علمی مناسب باید داری تجربه بالایی هم باشد. ما نهایت دقت را در انتخاب مجریان (کارشناسان) بکار می بندیم تا خیال کاربر از انجام سفارش به صورت کاملا مطلوب راحت باشد.
تضمین پشتیبانی در انجام پروژه های داده کاوی: 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com تخصص و سابقه فراوان تجربه ای بسیار گرانبها از انتظارات و درخواست های کارفرمایان محترم کسب کرده است یکی از اصلی ترین این خواسته ها “تضمین پشتیبانی“ از پروژه های داده کاوی می باشد موسسه متلب پروژه برای تضمین این پشتبانی از محققانی بهره میبرد که علاوه بر فارغ التحصیل شدن از دانشگاه های معروف کشور سابقه فعالیت چندین ساله با موسسه متلب پروژه دارند و با مدیریت مرحله به مرحله پروژه درخواست شما را به کارشناس منتقل کرده و اگر درخواستی از طرف مجری باشد به طور متقابل به مشتری انتقال داده میشود بعد از آنکه سفارش تحویل مشتری شد هر گونه ایراد و اصلاحاتی نیاز داشته باشد برطرف خواهد شد و این پشتبانی تا زمان کسب رضایت کامل مشتری ادامه خواد داشت.
نحوه انجام سفارش پروژه در موسسه متلب پروژه
ارسال پروژه از طریق فرم ثبت سفارش و یا از طریق تلگرام، واتس آپ یا شماره پشتیبانی. بررسی دقیق و کارشناسی پروژه داده کاوی توسط مجریان گروه متلب پروژه. اعلام هزینه و قیمت پروژه داده کاوی براساس میزان بودجه پرداختی کاربر. موافقت با کمترین هزینه اعلام شده توسط مجری و پرداخت نصف هزینه. شروع پروژه توسط مجریان گروه متلب پروژه با توجه به زمان تعیین شده توسط کاربر. ارسال نتایج انجام کار به صورت عکس خروجی پس از پایان کار. اطمینان کاربر از انجام درست کار و پرداخت مابقی هزینه. ارسال پروژه داده کاوی توسط متلب پروژه و تعیین زمان پشتیبانی ۷۲ ساعته برای رفع اشکال. در صورت ذکر خواسته کاربر فیلم نیز از نحوه انجام کار ارسال خواهد شد.
نحوه سفارش پروژه داده کاوی به چه صورت می باشد ؟
برای ثبت سفارش پروژه داده کاوی خود میتوانید در تمام طول شبانه روز با کارشناسان متلب پروژه تماس بگیرید مشاوران ما پاسخ گوی آنلاین به سوالات کاربران می باشند همچنین میتوانید از طریق فرم ثبت سفارش اقدام به سفارش نمایید برای درخواست فوری پروژه هم از طریق تلگرام یا واتس آپ میتوانید توضیحات کامل پروژه موردنظر خود را برای ما ارسال کنید.
زمان پروژه داده کاوی به چه صورت است ؟
نحوه زمان دهی برای پروژه داده کاوی با توجه به وقت و زمانی که خوده کاربر تعیین میکند تنظیم شده و این موضوع به اطلاع مجری انجام کار خواهد رسید مجری موظف است که در زمان تعیین شده سفارش را آماده و ارسال نماید در برخی از سفارشات ارسالی ممکن است با توجه به پیچیدگی و سنگینی پروژه زمان بیشتری صرف شود که این موضوع به اطلاع مشتریان محترم خواهد رسید در صورت موافقت نسبت به ادامه فرآیند پروژه اقدام خواهد شد.
نحوه قیمت گذاری پروژه داده کاوی به چه صورت است ؟
پس از این سفارش انجام پروژه داده کاوی را برای گروه متلب پروژه ارسال شد کارگروه های تخصصی مربوط به سفارش پروژه موردنظر شروع به بررسی دقیق و کارشناسی نموده و مجموعه قیمت های اعلام شده جمع آوری میشود از میان تمامی قیمت ها اعلام شده کمترین قیمت که توسط مجریان اعلام شده خدمت مشتری اعلام میشود یکی از تفاوت های اصلی متلب پروژه با سایر موسسات مشابه همکاری با ۲۰۰ استاد حرفه ای می باشد. 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com اطمینان از کیفیت پروژه داده کاوی به چه صورت است ؟
با توجه به تجربه ۷ ساله متلب پروژه در پروژه های داده کاوی و بهره گیری از ممتاز ترین کارشناسان این حوزه توانسته ایم بالاترین کیفیت و رضایت مندی در انجام پروژه کسب نماییم متلب پروژه با آموزش کامل حین پروژه شما را تمامی سایت ها و موسسات مشابه بی نیار خواهد کرد قیمت مناسب به همراه کیفیت عالی همواره از اصلی ترین رسالت های کاری متلب پروژه بوده است. پایاپروژه مفتخر است با سابقه ۵ ساله در انجام پروژه های داده کاوی، شما کاربران عزیز را در انجام پروژه های خود همراهی نماید. بالاترین کیفیت و نازلترین قیمت همواره هدف ما بوده است. جهت سفارش پروژه خود با شماره ۰۹۱۰۸۷۶۰۲۸۶ تماس حاصل نمایید یا از طریق آی دی تلگرام @paya001 با ما در ارتباط باشید. پخشکننده صوت 00:00 00:51 برای افزایش یا کاهش صدا از کلیدهای بالا و پایین استفاده کنید. پایاپروژه چه پروژه های داده کاوی را می تواند انجام دهد؟
انجام پروژه های آمار با داده کاوی انجام پروژه های نرم افزار داده کاوی انجام پروژه های پیاده سازی داده کاوی انجام پروژه های داده کاوی با پایتون قیمت مناسب پروژه های داده کاوی
داده کاوی چیست:
داده کاوی «Data Mining» به معنای کاوش معادن داده می باشد. یعنی استخراج اطلاعات با ارزش از معادن بزرگ داده. در واقع داده کاوی حجم انبوهی از اطلاعات را همانند یک معدن می داند. از نظر تفاوت آمار با داده کاوی، حجم اطلاعات قابل تحلیل آن است. همچنین در استفاده از هوش مصنوعی و روش مدلسازی نیز متفاوتند. داده کاوی از اهمیت بالاتری نسبت به آمار برخوردار است. و امکاناتی که دارد، آمار قادر به انجام آن نیست.
روش هاییکه برای داده کاوی بکار می روند بدلیل محاسبات آنها، اغلب پر هزینه می باشند. علم داده کاوی برای نمایش الگوهای موجود دربین داده ها مورد کاربرد قرار می گیرد. خدمات پایاپروژه در زمینه داده کاوی: 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com انجام پروژه های داده کاوی با متلب
انجام پروژه های داده کاوی با پایتون
انجام پروژه های رپیدماینر
انجام پروژه های برنامه نویسی
انجام پروژه های پایتون
انجام پروژه های آمار انجام پروژه های کمک درسی داده کاوی:
سایت پایاپروژه مفتخر است تا با تجربه ۵ ساله خود، بعنوان سایت معتبر در زمینه انجام پروژه ها به فعالیت خود بپردازد. ما سعی داریم تا پروژه ها را با قیمت مناسب به همراه گزارش عملکرد و آموزش به شما عزیزان ارائه دهیم. تا شما بتوانید کامل مطالب را یاد گرفته و آن را برای اساتید خود ارائه کنید. همچنین در صورت درخواست شما کاربران عزیز میتوانیم فیلم آموزشی از نحوه اجرای پرو داده کاوی مجموعهای از برترین متخصصان مجرب است که در زمینه انجام پروژههای داده کاوی در تمامی سطوح فعالیت میکند. این مجموعه با سه سال تجربه موفق در این حوزه علاوه بر انجام پروژه داده کاوی شرکتی و صنعتی ، در زمینه آموزش انجام پروژه دانشجویی داده کاوی و آموزش انجام پایان نامه به صورت تخصصی در تمامی رشتهها خصوصا آموزش در زمینه انجام پایان نامه داده کاوی فعالیت میکند . میتوانید با از طریق راههای ارتباطی زیر با ما تماس بگیرید. ما در آکادمی برآنیم علم داده کاوی را به طور گسترده در امور بازاریابی ، فروش ، پزشکی و … در ایران عزیزمان گسترده و کاربردی کنیم .
داده کاوی در واقع علم کشف دانش از حجم وسیعی از داده میباشد. مثالی که نزدیکترین شباهت به علم داده کاوی را داشته باشد میتوان معدن کاری را نام برد . کشف طلا از حجم گستردهای صخرهها و کوهها ، برای کشف دانش از طریق داده کاوی از الگوریتمهای داده کاوی و نرم افزارهای داده کاوی استفاده میشود. میتوانید برای محاسبه هزینه انجام پروژه داده کاوی به این صفحه مراجعه کنید.
سفارش انجام پروژه داده کاوی خدمات ما در زمینه انجام پروژه با نرم افزار داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی با پایتون انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر انجام پروژه داده کاوی با متلب انجام پروژه داده کاوی با وکا انجام پروژه داده کاوی با SPSS انجام پروژه داده کاوی با R انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین انجام پروژه داده کاوی با ORANGE
آکادمی داده کاوی به همراه داشتن متخصصانی بسیار مجرب و فارغ التحصیل از دانشگاههای برتر کشور در زمینه کاری خود دارای مقالههای متعدد ISI میباشد.آکادمی داده کاوی در زمینه آموزش خدمات زیر را ارائه میدهد .
آموزش انجام پایان نامه در تمامی رشته ها آموزش انجام پروژههای دانشجویی داده کاوی آموزش انجام پایان نامه کارشناسی ارشد داده کاوی آموزش پروپوزال نویسی آموزش نوشتن مقاله ISI از پایان نامه کمک در انتخاب موضوع پایان نامه انجام پروژه یادگیری ماشین پروژه در مورد داده کاوی انجام پروژه یادگیری عمیق انجام پروژه بیگ دیتا انجام پروژه شبکه عصبی انجام پروژه هوش مصنوعی انجام پروژه متن کاوی انجام تمرین داده کاوی 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com تعریف داده کاوی
داده کاوی یک فرآیند محاسباتی است که در واقع الگو یا الگوهایی را در مجموعه از داده های عظیم کشف میکند . در تمامی تعریف های مرتبط به داده کاوی کلمه کشف کردن را میتوان پیدا کرد . داده کاوی شاخه ای از علوم کامپیوتر است که در واقع ترکیبی از تکنیکهای آماری ، علوم اطلاعات ، یادگیری ماشینی و نظریه پایگاه داده است .
داده کاوی چیست؟
داده کاوی علمی است که به استخراج اطلاعات پنهان یا روابط در حجم زیادی از داده ها از طریق نرم افزارهای رپیدماینر، کلمنتاین، پایتون و متلب می پردازد. داده کاوی شاخه توسعه یافته از علم آمار می باشد. داده کاوی فراتر از علم آمار است و امکاناتی را در اختیار شما قرار می دهد که علم آمار قادر به انجام آن نمی باشد. اهمیت علم داده کاوی:
از تصمیمات احساسی جلوگیری می کند و باعث می شود تا واقع بینانه تصمیم گیری کنید. محیط سال های گذشته ی شرکت شما را بازبینی می کند. نشان دادن تصمیماتی که در سال های گذشته منجر به سود گشته اند. جلوگیری کردن از گرفتن تصمیمات غیر شفاف و در نتیجه زیان بار .
خدمات مشابه همیارپروژه:
انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین (Clementine)
انجام پروژه داده کاوی با پایتون (Python)
انجام پروژه های پایتون Python
انجام پروژه وکا Weka
انجام پروژه های رپیدماینر(Rapid miner)
انجام پروژه داده کاوی با متلب (Matlab) برای انجام پروژه داده کاوی باید چه کار کنم ؟
با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های داده کاوی و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه داده کاوی را میتوانیم برایتان انجام دهیم.کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه های داده کاوی، باید سفارش خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید. انجام پروژه های داده کاوی:
به دلیل اینکه اکثر پروژه های دریافتی سایت همیار پروژه، پروژه هایی با داده های حجیم هستند، ما سعی میکنیم پروژه ها را با قیمت مناسب و به همراه گزارش و آموزش به شما ارائه دهیم تا بتواند آن را یاد بگیرد و ارائه دهد. حتی اگر شما درخواست فیلم آموزشی بدهد، برای او فیلمی آموزشی از نحوه اجرای پروژه داده کاوی ارائه خواهیم داد.
انجام تحلیل داده پروژه پایانی از طریق داده کاوی:
انجام تحلیل داده پروژه پایانی داده کاوی از جمله مهمترین وظایف دانشجویان در مقاطع تحصیلات تکمیلی می باشد. گروه همیارپروژه با داشتن متخصصین و اساتیدی مجرب در زمینه انجام تحلیل داده پروژه پایانی داده کاوی ، از ابتدای شروع کار ، همراه شما عزیزان می باشد. چرا پروژه داده کاوی خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟ 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.comه با داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های داده کاوی و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ شرکتی مطمئن ترین گزینه برای انجام پروژه داده کاوی شما عزیزان می باشد. یکبار ما را امتحان کنید! زمان و کیفیت انجام پروژه داده کاوی به چه صورت خواهد بود؟
انجام پروژه های داده کاوی در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.
کیفیت در انجام پروژه های داده کاوی از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه همواره هدف همیارپروژه بوده است. مراحل انجام پروژه های داده کاوی در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟
ارسال پروژه داده کاوی برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت. ارسال پروژه شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه. پیشنهاد و تعیین بهترین قیمت و زمان . درصورت موافقت شما اخذ نصف هزینه ابتدای کار از شما. انجام پروژه های داده کاوی در نرم افزار های مختلف مانند متلب ، رپیدمایندر ، spss و… 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com که همگی به تخصص بالایی نیاز دارند که اوج دانش با بالاترین کیفیت ممکن توسط متخصصان مجربش این خدمات را ارائه می دهد.
داده کاوی در متلب و داده کاوی در پایگاه داده های مختلف با زبان های برنامه نویسی در این زمینه خواستار بسیار زیادی دارد از این رو اوج دانش داده کاوی در متلب و داده کاوی با زبان های برنامه نویسی را همیشه در کمترین زمان ممکن و بالاترین کیفیت و کمترین هزینه ی ممکن انجام می دهد. انجام پروژه داده کاوی دیتا ماینینگ یا داده کاوی
داده کاوی یک نوعی از علم است که در چند سال گذشته پیشرفته بسیار چشمگیر داشته و مورد توجه همه ی سازمان ها قرار گرفت.
داده کاوی در کاربردهای متفاوتی برای مکان های مختلفی استفاده می شود. بیشتر از داده کاوی در زمینه های بازاریابی و خرید و فروش استفاده می شود که کمک بسیار مفیدی می کند.
در اوج دانش دپارتمانی از افرار ماهر در زمینه ی انجام پروژه داده کاوی داریم که همگی در این زمینه به خوبی فعالبت می کنند و تجریه های فراوانی دارند. برخی زمینه های داده کاوی:
اوج دانش آماده پذیرش سفارشات زیر در این زمینه ها می باشد (همچنین هر گونه سفارش جدید):
انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر rapidminer انجام پروژه داده کاوی با پایتون انجام پروژه داده کاوی با متلب انجام پروژه داده کاوی انجام داده کاوی پروژه داده کاوی در پزشکی پروژه داده کاوی با وکا weka پروژه داده کاوی با کلمنتاین داده کاوی در شبکه های اجتماعی داده کاوی در بانکداری داده کاوی در تجارت الکترونیک پروژه داده کاوی در بورس داده کاوی در big data داده کاوی در r داده کاوی در spss داده کاوی sql server داده کاوی در دیتابیس ها هرگونه پروژه داده کاوی
همچنین اگر سفارش برنامه نویسی نیز داردی می توانید به لینک انجام پروژه برنامه نویسی مراجعه فرمایید.
انجام پروژه داده کاوی (Data Mining) توسط متخصصین یک دو سه پروژه
آموزش داده کاوی با نرم افزارهای مختلف، مشاوره موسسات بانکداری، بیمه و شرکتهای خصوصی در زمینه داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی شرکتها و موسسات بزرگ استخراج اطلاعات نهان یا الگوها از بانکهای اطلاعاتی انجام پروژه داده کاوی با پایتون انجام پروژه Data Mining انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر
آموزش داده کاوری با نرم افزارهای مختلف بصورت آنلاین بهره گیری از جدیدترین متد داده کاوی انجام پروژه داده کاوی با متلب انجام پروژه داده کاوی با وکا سفارش انجام پروژه داده کاوی با SPSS
مشاوره و انجام خدمات داده کاوری موسسات بانکداری، بیمه انجام پروژه داده کاوی با R انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارهای مختلف شبیه سازی مقاله داده کاوی
74+09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
پروژه آموزشی داده کاوی برای مشاهده نمونه پروژه های انجام شده داده کاوی و اطمینان از کیفیت پروژه ها، صفحه پروژه های انجام شده داده کاوی در انتهای همین صفحه را ببینید.
امکان تهیه فایل راهنما بصورت گزارش کار و فیلم از نحوه انجام پروژه
امکان ارائه فایل های نرم افزاری متلب و سایر نرم افزارها 16/7
پشتیبانی 7 روز هفته و روزانه 16 ساعت توسط سامانه آنلاین و خطوط تلفنی
انجام پروژه داده کاوی سفارش پروژه داده کاوی آخرین پروژه های داده کاوی انجام شده توسط متخصصان
پروژه شبیه سازی بار 24 ساعته ترانسفورماتور شبکه توزیع برق با و بدون بدون منبع تولید پراکنده با متلب پروژه پردازش تصویر اعمال تعدادی از کرنلهای معروف بر روی یک تصویر با متلب پروژه آموزشی حذف نویز به کمک فیلتر های FIR و فیلتر تک اکو با متلب
پروژه داده کاوی طبق بندی کشمش با 2 الگوریتم KNN و SVM با متلب + دیتاست شبیه سازی آموزشی پردازش و دسته بندی صدای قلب با متلب پروژه آموزشی شبیه سازی موتور القایی بدون بار با مرجع abc در متلب پروژه آموزشی پیاده سازی الگوریتم خوشه بندی k-means بصورت iterative با متلب
شبیه سازی آموزشی مقاله کنترلر قوی یکپارچه برای دنبال کردن مسیر خودرو با متلب پروژه آموزشی دسته بندی بردارهای حرکت بدست آمده از یک ویدیوی کوتاه با متلب شبیه سازی آموزشی اینورتر فشرده سه فاز چند سطحی سیستم فتوولتائیک توان کم با متلب شبیه سازی آموزشی مقاله مدل سازی جنبشی واکنش های ترک حرارتی با متلب
پروژه آموزشی بدست آوردن ضریب شکل بین دو دیسک هم محور و موازی با روش مونت کارلو با متلب پروژه آموزشی بدست آوردن ضریب شکل بین دو دیسک هم محور و موازی با روش مونت کارلو با متلب ۱۵۰,۰۰۰ تومان ۳۷,۰۰۰ تومان حراج! افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات شبیه سازی آموزشی مقاله جداسازی سیگنال های رادار و الگوریتم های شناسایی PRF با متلب شبیه سازی آموزشی مقاله جداسازی سیگنال های رادار و الگوریتم های شناسایی PRF با متلب ۴۵۰,۰۰۰ تومان ۱۴۹,۰۰۰ تومان حراج! افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات پروژه آموزشی آشنایی با کپستروم ( Cepstrum ) با متلب پروژه آموزشی آشنایی با کپستروم ( Cepstrum ) با متلب ۱۲۰,۰۰۰ تومان ۳۹,۹۰۰ تومان حراج! افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات پروژه آموزشی تحلیل فرکانسی سیگنال های مغزی با متلب پروژه آموزشی تحلیل فرکانسی سیگنال های مغزی با متلب ۱۲۰,۰۰۰ تومان ۳۹,۹۰۰ تومان حراج! افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات پروژه آموزشی فشرده سازی تصویر با استفاده از تبدیل فوریه دو بعدی با متلب پروژه آموزشی فشرده سازی تصویر با استفاده از تبدیل فوریه دو بعدی با متلب ۱۲۰,۰۰۰ تومان ۳۹,۹۰۰ تومان حراج! افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
پروژه آموزشی تشخیص صوت DTMF - (Dual Tone Multi-Frequency) با متلب پروژه آموزشی رسم نمودار جریان برای چند قطبی های متفاوت با متلب پروژه آموزشی تبدیل فوریه زمان کوتاه و تبدیل موجک با متلب شبیه سازی آموزشی ردیابی چند فرضیه ربات زمینی بدون سرنشین با متلب پروژه آموزشی شبیه سازی ترانس تک فاز دور 1:3 و ولتاژ نامی 100 ولت با متلب
پروژه آموزشی راه اندازی سیستم تبدیل انرژی باد با soft starter با متلب شبیه سازی آموزشی مقاله بازیابی سیستم توزیع با منابع تجدیدپذیر برای بهبود قابلیت اطمینان در شرایط عدم قطعیت سیستم با متلب پروژه آموزشی طراحی لینک DC با ولتاز 400 ولت و تغذیه کننده اینورتر سه فاز با متلب پروژه آموزشی طراحی مدار کنترلر pid برای مدار اینورتر با متلب پروژه آموزشی شبیهسازی موتور القایی 50 اسب بخار به ازای شرایط مختلف با متلب
قبلی بعدی مشاهده همه پروژه های داده کاوی انجام شده برخی از سوالات متداول پروژه داده کاوی تعرفه انجام پروژه داده کاوی چقدر است؟ انجام پروژه داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی در هر رشته ای و تخصصی نیاز عمومی می باشد زیرا پردازش داده هاست که نتایج را به دست انسان می رساند تا باعث رشد و پیروزی او شود.
پروژه های داده کاوی در نرم افزار های مختلف مانند متلب ، رپیدمایندر ، spss و… انجام می گیرد که همگی به تخصص بالایی نیاز دارند که پروژه سرا با بالاترین کیفیت ممکن توسط متخصصان مجربش این خدمات را ارائه می دهد.
داده کاوی در متلب و داده کاوی در پایگاه داده های مختلف با زبان های برنامه نویسی در این زمینه خواستار بسیار زیادی دارد از این رو پروژه سرا داده کاوی در متلب و داده کاوی با زبان های برنامه نویسی را همیشه با کمترین زمان و هزینه ممکن و بالاترین کیفیت انجام می دهد.09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com ثبت سفارش با تلگرام ثبت سفارش با واتساپ ثبت سفارش با سروش ثبت سفارش با فرم سایت انجام پروژه داده کاوی تعریف داده کاوی
با توجه به گسترش کاربردهای داده کاوی برای شرکت ها در زمینه بازاریابی و تحلیل رفتار مشتریان، علم داده کاوی (Data Mining) مورد توجه بسیاری از سازمان ها قرار گرفته است.
یک کمپانی تجاری انبوهی از داده ها را در زمینه خدمات و کالاهای فروخته شده به مشتریان خود را، نگهداری می نماید. با هرچه گسترده تر شدن این داده ها تحلیل و استخراج اطلاعات مفید از این حجم عظیم از داده دچار مشکل خواهد شد. در واقع علم داده کاوی همانند استخراج اطلاعات ارزشمند در یک معدن منابع گرانبها می باشد.
از طرفی سازمان ها برای برنامه ریزی و تنظیم استراتژی های بازاریابی و مارکتینگ نیاز به استخراج اطلاعات از داده های قبلی و تحلیل رفتار مشتریان خود در گذشته و آینده دارند.
با استفاده از داده کاوی می توان رفتار مشتریان را تحلیل نمود و اطلاعات مفیدی را از میان انبوهی از اطلاعات استخراج نمود. با استفاده از علم داده کاوی می توان الگوهای پنهان رفتاری مشتریان را خارج نمود و پیش بینی هایی را برای آینده ارائه داد. انجام پروژه داده کاوی برخی زمینه های داده کاوی
پروژه سرا آماده پذیرش سفارشات زیر در این زمینه می باشد (همچنین سفارش جدید شما متقاضیان گرامی در زمینه داده کاوی):
انجام پروژه داده کاوی با متلب انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین انجام پروژه داده کاوی با وکا انجام پروژه برنامه نویسی داده کاوی با R انجام پروژه داده کاوی با IBM SPSS Modeler انجام پروزه داده کاوی باOrange Data Mining انجام پروژه یادگیری ماشین و داده کاوی با Tanagra انجام پروژه داده کاوی با پایتون و …
چگونه پروژه داده کاوی خود را انجام دهیم؟
برای انجام پروژه داده کاوی؛ پروژه سرا دو پیشنهاد برایتان دارد: اول اینکه می توانید وارد لینک آموزش داده کاوی شوید و آموزش مربوطه را ببینید و پروژه مورد نظرتان را انجام دهید. راه دوم اینکه: سفارش انجام پروژه داده کاوی خود را به کارشناسان پروژه سرا ارسال نمایید؛ کارشناسان، پروژه داده کاوی شما را بررسی می نمایند و سپس مشاوره لازم جهت انجام پروژه داده کاوی را خدمتتان ارائه می نمایند؛ انجام پروژه داده کاوی در پروژه سرا بابالاترین کیفیت و مناسبترین قیمت انجام می پذیرد. هزینه سفارش انجام پروژه داده کاوی چقدر می باشد?
انجام پروژه داده کاوی توسط مجریان مجرب پروژه سرا انجام می پذیرد، هزینه انجام پروژه داده کاوی با توجه به حجم مورد نظر و مدت زمان صرف شده و زمان تحویل درخواستی پروژه داده کاوی متفاوت می باشد. برای اطلاع از هزینه می توانید پروژه داده کاوی خود را از روش های ذکر شده به کارشناسان ارسال نمایید؛کارشناسان اعلام هزینه می نمایند.
آموزش داده کاوی خدمات دیگر پروژه سرا:
انجام پروژه پایتون python انجام پروژه متلب انجام پروژه های هوش مصنوعی انجام پروژه Spss ، تحلیل آماری انجام پروژه شبکه عصبی انجام پروژه انسیس ANSYS انجام پروژه های داده کاوی تعریف داده کاوی 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com با توجه به گسترش کاربردهای داده کاوی برای شرکتها در زمینه بازاریابی و تحلیل رفتار مشتریان، علم داده کاوی (Data Mining) مورد توجه بسیاری از سازمان ها قرار گرفته است. یک کمپانی تجاری انبوهی از داده ها را در زمینه خدمات و کالاهای فروخته شده به مشتریان خود را نگهداری می نماید. با هرچه گسترده تر شدن این داده ها تحلیل و استخراج اطلاعات مفید از این حجم عظیم از داده دچار مشکل خواهد شد. در واقع علم داده کاوی همانند استخراج اطلاعات ارزشمند در یک معدن منابع گرانبها می باشد. انجام پروژه داده کاوی
هم اکنون علم داده کاوی یا دیتاماینینگ (Data Mining) در بسیاری از حوزههای تحلیل داده و بازار کاربرد دارد. انجام پروژه داده کاوی نیاز به مهارت برنامه نویسی در زبان های برنامه نویسی متلب، پایتون و R دارد. علاوه بر اینها نرم افزارهای مختلفی نظیر: وکا (Weka)، اس پی اس اس (SPSS)، کلمنتاین، رپید ماینر برای حل مسائل مختلف داده کاوی با قابلیتهای متفاوت منتشر شده است. کار کردن با بسیاری از این برنامه ها لازمه انجام پروژه داده کاوی برای متخصصان و پژوهشگران داده میباشد اما بدلیل پیچیدگی این نر م افزارها یادگیری این نرم افزارها برای بسیاری از افراد دشوار و زمانبر است.
تیم سایت چند ضلعی با داشتن متخصصان ممتاز در تمامی حوزههای تخصصی و زبانهای برنامه نویسی آمادگی دارد تا انجام پروژه های داده کاوی شما عزیزان را به عهده گیرد. کافی است از طریق فرم سفارش پروژه، درخواست انجام پروژه داده کاوی خود را برای ما ارسال نمائید. کارشناسان ما با بررسی درخواست شما و مستندات ارسالی نظیرمقاله و نیازمندیهای پروژه داده کاوی شما بهترین رهیافت را برای حل مسئله شما ارائه دهند و درصورت امکان پیشنهاداتی را برای استفاده از روشهای ابتکاری برای حل مسئله به شما ارائه خواهند داد . سفارش داده کاوی خود را ثبت کنید و از کارشناسان ما مشاوره بگیرید.
سفارش پروژه داده کاوی
خدمات چند ضلعی در زمینه انجام پروژه داده کاوی انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارهای مختلف انجام پروژه تخصصی و صنعتی Data Mining انجام پروژه داده کاوی با یایتون شبیه سازی مقاله داده کاوی انجام پروژه داده کاوی با نرم افزارهای مختلف
انجام پروژه داده کاوی با متلب انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین انجام پروژه داده کاوی با وکا انجام پروژه برنامه نویسی داده کاوی با R انجام پروژه داده کاوی با IBM SPSS Modeler انجام پروژه داده کاوی باOrange Data Mining Tanagraانجام پروژه یادگیری ماشین و داده کاوی با انجام پروژه داده کاوی با پایتون 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com پرسشهای متداول درباره انجام پروژه های داده کاوی ی موجود(30 مورد) نمایش پروژه ها با جزئیات | نمایش لیستی همه پروژه ها پباده سازی روشی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک برای ارش دهی ویژگی ها جهت سیستم های بازیابی تصاویر را matlab (پردازش تصویر - ارشد)
در لینک دانلود فایل اجرایی پروژه، مقاله ای که با متلب پیاده سازی شده است را دانلود کنید.
این پروژه " روشی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک برای ارش دهی ویژگی ها جهت سیستم های بازیابی تصاویر " را با مت ... 42,000 تومان پروژه مدار عملیات حسابی (VHDL)
در این پروژه که با استفاده از 29,800 تومان داکیومنت آموزش مدل سازی داده ها در rapidminer
در این داکیومنت بصورت مرحله به مرحله و همچنین به صورت تصوری یک پروژه عملی مدل سازی شده است. این داکیومنت به مدل سازی داده های مربوط به تشخیص بیماریهای سرطانی با استفاده از الگوریتم های مدل سازی طبقه بندی d ... 39,500 تومان پیش بینی بقای سرطان روده بزرگ بااستفاده از data mining در دیتاهای SEER با نرم افزار داده کاوی knime
دراین مقاله داده های مربوط به سرطان روده بزرگ که از SEERدر دسترس است را آنالیز میکنیم. هدف این مقاله توسعه دقت مدل های پیش بینی بقای سرطان روده بزرگ است. در مراحل preproccesingکه به دقت انجام می شود صفاتی در دو مرحله حذف می شوند ، در مرحله اول صفات به 58می رسند و در مرحله دوم به صفت13 ) رویsynthetic minority over-sampling technique( smote می رسند. و بعد از آن هم ... 45,500 تومان تشخیص سرطان با استفاده از نمونه برداری طبقه بندی متوازن با rapidminer
این پروژه با استفاده از نرم افزار رپیدماینر یا rapidminer با توجه به یک سری داده که در قالب فایل اکسل و متنی موجود هست ، بیماری سرطان را با استفاده از نمونه برداری طبقه بندی متوازن تشخیص میدهد.
98,000 تومان پروژه خوشه بندی کاربران با وکا با استفاده از k-means - Weka
این پروژه بروی دیتاست مربوط به کاربران که شامل 6040 رکورد کاربر است. عملیات خوشه بندی با استفاده از الگوریتم k-means انجام می دهد. روش کار بدین صورت است که ابتدا داده های مربوط به کاربران را به نرم افزار دا ... 27,800 تومان پروژه خوشه بندی کاربران با رپید ماینر با استفاده از k-means - Rapid miner
این پروژه بروی دیتاست مربوط به کاربران که شامل 6040 رکورد کاربر است. عملیات خوشه بندی با استفاده از الگوریتم k-means انجام می دهد. روش کار بدین صورت است که ابتدا داده های مربوط به کاربران را به نرم افزار دا ... 28,900 تومان پیش بینی بار مصرفی برق با شبکه عصبی در رپیدماینر - Rapid miner
در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات پیش بینی بار مصرفی برق با استفاده از شبکه عصبی انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست بار مصرفی مربوط به یک سال بوده و عملیات پیش بینی با استفاده از روش شبکه عصبی صورت گرفته و در نهایت بار مصرفی مربوط به یک ساعت، یک روز یا یک هفته پیش بینی شده و در قالب یک فایل اکسل همراه با عدد ... 48,200 تومان پیش بینی بار مصرفی برق با ماشین بردار پشتیبان(SVM) در رپیدماینر - Rapid miner
در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات پیش بینی بار مصرفی برق با استفاده از ماشین بردار پشتیبان(SVM) انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست بار مصرفی مربوط به یک سال بوده و عملیات پیش ... 47,000 تومان پیش بینی بار مصرفی برق با شبکه عصبی MLP در رپیدماینر - Rapid miner 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات پیش بینی بار مصرفی برق با استفاده از شبکه عصبی MLP انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست بار مصرفی مربوط به یک سال بوده و عملیات پیش بینی با اس ... 46,000 تومان پیش بینی بار مصرفی برق با درخت تصمیم در رپیدماینر - Rapid miner
در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات پیش بینی بار مصرفی برق با استفاده از درخت تصمیم انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست بار مصرفی مربوط به یک سال بوده و عملیات پیش بینی با استفاده از روش درخت تصمیم صورت گرفته و در نهایت بار مصرفی مربوط به یک ساعت، یک روز یا یک هفته پیش بینی شده و در قالب یک فایل اکسل همراه با عد ... 42,500 تومان پیاده سازی کشف تقلب در سیستم بانکداری الکترونیک با رپیدماینر – شبیه سازی مقاله isi سال 2014
این پروژه که با نرم افزار داده کاوی rapidminer انجام شده است، بسیار کاربردی و مورد استفاده در مقاطع مختلف می باشد. در پروژه کشف تقلب در سیستم بانکداری الکترونیک از یک دیتاست معتبر که مربوط به تراکنش های بان ... 78,500 تومان پروژه خوشه بندی بار مصرفی با وکا با استفاده از k-means - Weka
این پروژه بروی دیتاست مربوط به بار مصرفی که شامل 365 روز از سال است. عملیات خوشه بندی با استفاده از الگوریتم k-means انجام می دهد. روش کار بدین صورت است که ابتدا داده های مربوط به بار مصرفی را به نرم افزار ... 32,100 تومان پیاده سازی شناسایی بیماری دیابت نوع 2 با الگوریتم SVM با زبان متلب – matlab
این پروژه که با استفاده از زبان برنامه نویسی متلب 2013 نسخه a انجام شده است شناسایی بیماری دیابت نوع 2 با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان یا SVM 43,200 تومان شبیه سازی Spell Checker با استفاده از روشهای متن کاوی
هدف اصلی این پروژه که با زبان برنامه نویسی سی شارپ تهیه شده است این است که یک دیتاست بزرگ حاوی جملات درست و غلط هم از لحاظ معنایی و هم از لحاظ املایی را دریافت میکند، کلیه کلمات اضافه، کلمات غلط و کلمات درست را شناسایی کرده و بررسی می کند که کدام کلمات غلط املایی و معنایی دارند و معادل درست آنها را پیش بینی کرده و پیشنهاد میکند. این عملیات ب ... 44,500 تومان پیش بینی بار مصرفی برق بروی داده های خوشه بندی شده با الگوریتم ARIMA در نرم افزار SPSS
در این پروژه که با نرم افزار SPSS آماری تهیه شده است، عملیات پیش بینی بار مصرفی برق با استفاده از الگوریتم ARIMA 43,200 تومان پروژه خوشه بندی بروی متون مربوط به بیماری ها با استفاده از k-means – C#
این پروژه به که با زبان برنامه نویسی سی شارپ تهیه شده است یک دیتاست مربوط به متون بیماری و مجموعه لغات مربوطه که بیش از 1 میلیون نمونه است را در قالب داده های آزمایشی و داده های آموزشی دریافت کرده و با استفاده از الگوریتم خوشه بندی k-means 42,600 تومان پیاده سازی پروژه TextMining- تعیین وابستگی قیدی به اسم یا فعل با استفاده از الگوریتم نایو بیز – C# 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com هدف اصلی این پژوهش پیشبینی وابستگی قیدی به اسم یا فعل با استفاده از الگوریتم نایو بیز میباشد. در واقع کار اصلی که قرار است در این پروژه انجام شود این است که حرف اضافه و اسمی که در هر نمونه از داده ها وجود دارد به فعل بر میگردد یا اسم. این پروژه با استفاده از زبان برنامه نویسی سی شارپ مدل سازی شده است.
48,900 تومان پیش بینی بار مصرفی برق با ترکیب الگوریتم ARIME در نرم افزار SPSS
در این پروژه که با نرم افزار SPSS آماری تهیه شده است، عملیات پیش بینی بار مصرفی برق با استفاده از الگوریتم ARIME 42,550 تومان شناسایی تراکنش های موفق و ناموفق در دستگاههای خودپرداز با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی MLP در Matlab
در این پروژه که با زبان برنامه نویسی متلب نوشته شده است با استفاده از الگوریتم MLP که یکی از مهمترین الگوریتم های شبکه عصبی است تراکنش های موفق و نا موفق مشتریان را شناسایی کرده و میزان دقت و خطا را بر می گرد ... 42,800 تومان شناسایی تراکنش های موفق و ناموفق در دستگاههای خودپرداز با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی MLP در Rapidminer
در این پروژه که با زبان برنامه نویسی رپیدماینر نوشته شده است با استفاده از الگوریتم MLP که یکی از مهمترین الگوریتم های شبکه عصبی است تراکنش های موفق و نا موفق مشتریان را شناسایی کرده و میزان دقت و خطا را بر م ... 43,500 تومان شناسایی تراکنش های موفق و ناموفق در دستگاههای خودپرداز با استفاده از الگوریتم زنبور عسل مصنوعی در Matlab
در این پروژه که با زبان برنامه نویسی متلب نوشته شده است با استفاده از الگوریتم زنبور عسل مصنوعی که یکی از مهمترین الگوریتم های شبکه عصبی است تراکنش های موفق و نا موفق مشتریان را شناسایی کرده و میزان دقت و خطا را بر می گرداند.
پس ... 45,200 تومان طبقه بندی الگوی تصویر با الگوریتم KNN در رپیدماینر - Rapid miner
در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات طبقه بندی الگوی تصویر با استفاده از KNN انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست الگوهای تصاویر بوده و عملیات طبقه بندی با استفاده از رو ... 45,200 تومان خوشه بندی الگوی تصویر با الگوریتم K-MEANS در رپیدماینر - Rapid miner
در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات خوشه بندی الگوی تصویر با استفاده از K-MEANS انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست الگوهای تصاویر بوده و عملیات خوشه بندی با استفاده ا ... 32,500 تومان استخراچ قوانین از الگوی تصویر با الگوریتم FP-GROWTH در رپیدماینر - Rapid miner
در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات استخراچ قوانین از الگوی تصویر با استفاده از FP-GROWTH انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست الگوهای تصاویر بوده و عملیات استخراچ قوا ... 35,800 تومان طبقه بندی الگوی تصویر با الگوریتم درخت تصمیم در رپیدماینر - Rapid miner
در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات طبقه بندی الگوی تصویر با استفاده از درخت تصمیم انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست الگوهای تصاویر بوده و عملیات طبقه بندی با استفاده از روش درخت تصمیم صورت گرفته و در نهایت الگوهای تصاویر مربوطه طبقه بندی شده و در قالب یک فایل اکسل همراه با عدد طبقه بندی شده به خروجی ارسال م ... 41,500 تومان داکیومنت کامل در مورد نرم افزار داداکاوی SPSS Modeler 14.2 این پروژه شامل داکیومنت کاملی در خصوص نرم افزار SPSS Modeler 14.2 و در قالب فایل word,pdf,powerpoint جهت ارائه به استاد میباشد . این پروژه همچنین شامل یک فایل پاور پونت بسیار کاربردی و مطابق با استاندارد شیوه ارائه مطالب مباشد . در این پروژه داکیومنت کاملی از امکانات موجود در نرم افزار spss modeler همراه با تصاویر , تاریخچه SPSS و IBM SPSS Modeler, IBM SPSS Modeler, نسخه های IBM SPSS Modeler, پلت فرم، سیستم عامل، سخت افزار و نرم افز ... 32,500 تومان داکیومنت نر افزار داده کاوی در weka 35,200 تومان پیش بینی طبقات بیماری با استفاده از دیتا ست ژن ها با rapidminer 37,000 تومان پیش بینی طبقات بیماری با استفاده از دیتا ست ژن ها با weka پروژه پیش بینی طبقات بیماری با استفاده از دیتا ست ژن ها با weka شامل انواع مدل سازی بر اساس الگوریتم های j48 , naivebayes, decision tree, IB! , IB2 , IB3 میباشد. داکومنت و مدل های تولید شده نیز پس از خرید در اختیارتان قرار داده میشود . 33,500 جام پروژه داده کاوی – انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر – انجام پروژه داده کاوی با متلب 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com یادگیری ماشین و دادهکاوی :
یادگیری ماشین یکی از روشهای مهم الگو و دانش از دادهها است. این علم با توجه به ابزارهایی که در اختیار دارد، در کشف دانش بسیار توانمند عمل میکند. با توجه به گسترش روزافزون حجم دادهها و محدودیت ابزارهای یادگیری ماشین، علم دادهکاوی به وجود آمد، که اساس آن یادگیری ماشین است اما الگوریتمها و ابزارهای پیشرفته تری جهت مدیریت دادههای عظیم در اختیار دارد. دادهکاوی و یادگیری ماشین شامل ابزارهایی برای طبقهبندی ، رگرسیون و غیره هستند.
میتوان گفت یادگیری ماشین و دادهکاوی بسیار در هم گره خوردند. اساس کارشان یکسان اما حجم دادههای مورد استفاده متفاوت میباشد.
مراحل دادهکاوی به صورت شکل زیر است:
"<yoastmark
کارهای زیادی در یادگیری ماشین و دادهکاوی صورت میگیرند که میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
طبقه بندی دادهها رگرسیون خوشه بندی بهینهسازی کاهش ابعاد دادهها و…
در واقع میتوان گفت موارد ذکر شده ابزار کار فرآیندهای دادهکاوی و یادگیری ماشین میباشد.
وظیفه ی اصلی دادهکاوی، جست و جو و استخراج دانش از منابع عظیم داده است تا اطلاعات مهمی که در حجم انبوهی از اطلاعات سطحی پنهان شده است را استخراج کند. علم دادهکاوی، علمی نوپا بوده که روز به رو
:: موضوعات مرتبط:
newdatamining1 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 230
|
امتیاز مطلب : 20
|
تعداد امتیازدهندگان : 4
|
مجموع امتیاز : 4
تاریخ انتشار : دو شنبه 3 بهمن 1401 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
انجام پروژه داده کاوی
وژه با داشتن ده ها مجری متخصص در حوزه انجام پروژه داده کاوی آماده است تا پروژه های شرکتی شما عزیزان را با کیفیتی عالی انجام دهد.جهت سفارش پروژه داده کاوی با شماره های – تماس بگیرید و یا به آیدی دهید. داده کاوی چیست؟ 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com داده کاوی علمی است که به استخراج اطلاعات پنهان یا روابط در حجم زیادی از داده ها از طریق نرم افزارهای رپیدماینر، کلمنتاین، پایتون و متلب می پردازد. داده کاوی شاخه توسعه یافته از علم آمار می باشد. داده کاوی فراتر از علم آمار است و امکاناتی را در اختیار شما قرار می دهد که علم آمار قادر به انجام آن نمی باشد. اهمیت علم داده کاوی:
از تصمیمات احساسی جلوگیری می کند و باعث می شود تا واقع بینانه تصمیم گیری کنید. محیط سال های گذشته ی شرکت شما را بازبینی می کند. نشان دادن تصمیماتی که در سال های گذشته منجر به سود گشته اند. جلوگیری کردن از گرفتن تصمیمات غیر شفاف و در نتیجه زیان بار .
خدمات مشابه همیارپروژه:
انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین (Clementine)
انجام پروژه داده کاوی با پایتون (Python)
انجام پروژه های پایتون Python
انجام پروژه وکا Weka
انجام پروژه های رپیدماینر(Rapid miner)
انجام پروژه داده کاوی با متلب (Matlab) برای انجام پروژه داده کاوی باید چه کار کنم ؟
با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های داده کاوی و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه داده کاوی را میتوانیم برایتان انجام دهیم.کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه های داده کاوی، باید سفارش خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید. انجام پروژه های داده کاوی:
به دلیل اینکه اکثر پروژه های دریافتی سایت همیار پروژه، پروژه هایی با داده های حجیم هستند، ما سعی میکنیم پروژه ها را با قیمت مناسب و به همراه گزارش و آموزش به شما ارائه دهیم تا بتواند آن را یاد بگیرد و ارائه دهد. حتی اگر شما درخواست فیلم آموزشی بدهد، برای او فیلمی آموزشی از نحوه اجرای پروژه داده کاوی ارائه خواهیم داد.
انجام تحلیل داده پروژه پایانی از طریق داده کاوی:
انجام تحلیل داده پروژه پایانی داده کاوی از جمله مهمترین وظایف دانشجویان در مقاطع تحصیلات تکمیلی می باشد. گروه همیارپروژه با داشتن متخصصین و اساتیدی مجرب در زمینه انجام تحلیل داده پروژه پایانی داده کاوی ، از ابتدای شروع کار ، همراه شما عزیزان می باشد. چرا پروژه داده کاوی خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟
گروه همیارپروژه با داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های داده کاوی و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ شرکتی مطمئن ترین گزینه برای انجام پروژه داده کاوی شما عزیزان می باشد. یکبار ما را امتحان کنید! زمان و کیفیت انجام پروژه داده کاوی به چه صورت خواهد بود؟ 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com انجام پروژه های داده کاوی در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.
کیفیت در انجام پروژه های داده کاوی از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه همواره هدف همیارپروژه بوده است. مراحل انجام پروژه های داده کاوی در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟
ارسال پروژه داده کاوی برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت. ارسال پروژه شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه. پیشنهاد و تعیین بهترین قیمت و زمان . درصورت موافقت شما اخذ نصف هزینه ابتدای کار از شما. در جریان گذاشتن شما طی مراحل انجام پروژه تان. ارسال نتایج برای شما پس از پایان پروژه تان از طریق فیلم و عکس. اخذ مابقی هزینه از شما درصورت تاییدتان. ارسال فایل نهایی پروژه برای شما. مهلت ۴۸ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت اشکال و ایراد، اطلاع به م زش داده کاوی با پایتون — راهنمای شروع به کار و یادگیری ۱- آموزش داده کاوی با پایتون چگونه است؟ ۲- داده کاوی با زبان برنامه نویسی پایتون… ۱۰ مهر ۱۴۰۰ . زهرا ضیایی
یم حرفهای خود در زمینه انجام پروژه دادهکاوی با نرمافزارهای مختلف فعالیت دارد پس یک انتخاب درست برای هر نوع پروژهای است که کیفیت در آن برای کاربر بسیار اهمیت دارد.
شما بهعنوان یک دانشجو و یا هر محقق دیگری در زمانهایی که نیاز به دادهکاوی اطلاعات دارید و فرصت انجام آن را به دلیل مشغله و یا عدم آشنایی با نرمافزارهای خاص را ندارید، بهترین راه اعتماد به مؤسسه استاد پژوهش میباشد. تعریفی از دادهکاوی
دادهکاوی ترجمه عبارت data mining میباشد که به استخراج دادهها از دل حجم بالایی از اطلاعات اشاره دارد. این معدن حاوی اطلاعاتی نهان است که با جستوجو و بررسیهای عمیق میتوان ارتباط بین دادهها و اطلاعاتی خاص را پیدا کرد.
دادهکاوی بسیار گستردهتر و وسیعتر از علم آمار است و مهمترین تفاوت آن با علم آمار حجم و مقدار دادههایی است که باید از روشهای مختلف مورد بررسی قرار بگیرد که در نهایت دادهکاوی اطلاعات و امکانات بیشتری را در اختیارمان قرار میدهد.
مراحل انجام پروژه دادهکاوی بسیار وقتگیر است و به زمان زیادی نیاز دارد، اما در نهایت اطلاعاتی که به دست میآید بسیار ارزشمند میباشد. مؤسسه استاد پژوهش دادهکاوی را با هزینهای مناسب و در کمترین زمان ممکن برای شما انجام خواهد داد که کیفیت آن کاملاً تضمینی است.
مزایای استفاده از دادهکاوی 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com دادهکاوی و استفاده از علم آن مزیتهای زیادی را به همراه دارد که دو مورد از آن ها در ادامه لیست شدهاند:
سدی محکم در برابر تصمیمهای احساسی و لحظهای است زیرا اطلاعات پنهان بهدستآمده، کاربر را واقعبین میکند. تصمیمات سودده را برای کاربر آشکار میسازد چرا که اطلاعات گذشته در خصوص کسبوکار و یا هر موضوع دیگری مورد بررسی قرار میدهد.
انجام دادهکاوی در استاد پژوهش
برای دادهکاوی از نرمافزارهای قدرتمندی استفاده میشود که مؤسسه استاد پژوهش از کادری مجرب و مسلط به نرمافزارهای مختلف برخوردار است و همین سبب انجام دادهکاوی باکیفیت بالا میشود. برخی از خدمات دادهکاوی در این مؤسسه عبارتاند از:
انجام پروژه دادهکاوی با وکا انجام پایاننامه دادهکاوی انجام مقاله دادهکاوی انجام پروژه دادهکاوی با پایتون انجام دادهکاوی با R و هر نوع پروژه دیگری که نیاز به دادهکاوی داشته باشد.
نجام پروژه داده کاوی (Data Mining)
سایت همیار پیپر دارای تجربه ای چندین ساله در انجام پروژه داده کاوی است که می تواند تمامی پروژه های موجود را با بهترین کیفیت و مناسب ترین قیمت برایتان انجام دهد.همیار پیپر به لطف مجری های تحصیل کرده در بهترین دانشگاه های داخل کشور و سایر نقاط جهان موفق به کسب رزومه ای درخشان در انجام پروژه های داده کاوی گردیده است که ضامن کیفیت در انجام پروژه هاست.برای سفارش پروژه داده کاوی میتوانید از طریق واتس اده کاوی :
داده کاوی علم استخراج اطلاعات از میان حجم انبوهی از داده ها میباشد.داده کاوی شاخه توسعه یافته از علم آمار می باشد. داده کاوی فراتر از علم آمار است و امکاناتی را در اختیار شما قرار می دهد که علم آمار قادر به انجام آن نمی باشد.داده کاوی به استخراج اطلاعات پنهان یا روابط در حجم زیادی از داده ها از طریق نرم افزارهای رپیدماینر، کلمنتاین، پایتون و متلب می پردازد. چه پروژه هایی با داده کاوی در همیارپیپر انجام میشود:
انجام پروژه دانشجویی داده کاوی
انجام پروژه درسی داده کاوی
انجام پروژه کلاسی داده کاوی 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com انجام پروژه متلب داده کاوی
انجام پروژه تجاری متلب پروژه های دیگری که قابل انجام است :
انجام پروژه های یادگیری ماشین
انجام پروژه های متلب
انجام پروژه های پردازش تصویر
انجام پروژه های هوش مصنوعی
انجام پیاده سازی مقاله زمان بندی پروژه داده کاوی در همیارپیپر چگونه است؟
زمان بندی پروژه داده کاوی توسط کارفرما تعیین می گردد.ممکن است پروژه شما فوری باشد و یا زمان زیادی برای انجامش داشته باشید.درصورت فوری بودن ما سعی می کنیم در اسرع وقت کار را برایتان انجام دهیم و معمولا هزینه برای انجام پروژه های فوری کمی بیشتر از پروژه هایی با زمان بیشتر تعیین می گردد.اگر پروژه شما چند مرحله ای باشد و بصورت زمانبندی شما پروژه داده کاوی شما را تحویل خواهیم داد و با تایید هر مرحله سراغ مرحله بعدی می رویم و درصورت نیاز به اصلاح در هر مرحله این کار را برای شما انجام می دهیم. هزینه ارسال سفارش پروژه داده کاوی و بررسی اولیه چقدر است؟
هزینه سفارش پروژه داده کاوی و بررسی اولیه آن در سایت همیارپیپر رایگان است و بعداز بررسی و برآورد هزینه پروژه شما می توانید برای انجام آن تصمیم گیری نمایید. نحوه قیمت گذاری سفارش پروژه داده کاوی من چگونه است؟
قیمت گذاری پروژه داده کاوی شما براساس سختی کار و زمانی که صرف آن می شود و میزان فوری بودن آن تعیین می گردد.قیمت گذاری کار شما توسط ده ها مجری متخصص انجام می شود و بهترین قیمت به شما ارائه می گردد. بررسی و قیمت گذاری پروژه داده کاوی من چقدر زمان خواهد برد؟
بررسی پروژه داده کاوی شما نهایتا ۵ ساعت طول خواهد کشید.اگر پروژه شما یک پروژه بزرگ باشید ممکن است این زمان به ۲۴ ساعت افزایش یابد.اما قالبا زمان بررسی و قیمت دهی زیر ۵ ساعت می باشد.اگر پروژه فوری دارید که نیاز به بررسی سریعتر دارد به پشتیبانی اعل جموعهای از برترین متخصصان مجرب است که در زمینه انجام پروژههای داده کاوی در تمامی سطوح فعالیت میکند. این مجموعه با سه سال تجربه موفق در این حوزه علاوه بر انجام پروژه داده کاوی شرکتی و صنعتی ، در زمینه آموزش انجام پروژه دانشجویی داده کاوی و آموزش انجام پایان نامه به صورت تخصصی در تمامی رشتهها خصوصا آموزش در زمینه انجام پایان نامه داده کاوی فعالیت میکند . میتوانید با از طریق راههای ارتباطی زیر با ما تماس بگیرید. ما در آکادمی برآنیم علم داده کاوی را به طور گسترده در امور بازاریابی ، فروش ، پزشکی و … در ایران عزیزمان گسترده و کاربردی کنیم .
داده کاوی در واقع علم کشف دانش از حجم وسیعی از داده میباشد. مثالی که نزدیکترین شباهت به علم داده کاوی را داشته باشد میتوان معدن کاری را نام برد . کشف طلا از حجم گستردهای صخرهها و کوهها ، برای کشف دانش از طریق داده کاوی از الگوریتمهای داده کاوی و نرم افزارهای داده کاوی استفاده میشود. میتوانید برای محاسبه هزینه انجام پروژه داده کاوی به این صفحه مراجعه کنید.
سفارش انجام پروژه داده کاوی خدمات ما در زمینه انجام پروژه با نرم افزار داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی با پایتون انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر انجام پروژه داده کاوی با متلب انجام پروژه داده کاوی با وکا انجام پروژه داده کاوی با SPSS انجام پروژه داده کاوی با R انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین انجام پروژه داده کاوی با ORANGE
به همراه داشتن متخصصانی بسیار مجرب و فارغ التحصیل از دانشگاههای برتر کشور در زمینه کاری خود دارای مقالههای متعدد ISI میباشد.آکادمی داده کاوی در زمینه آموزش خدمات زیر را ارائه میدهد . 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
آموزش انجام پایان نامه در تمامی رشته ها آموزش انجام پروژههای دانشجویی داده کاوی آموزش انجام پایان نامه کارشناسی ارشد داده کاوی آموزش پروپوزال نویسی آموزش نوشتن مقاله ISI از پایان نامه کمک در انتخاب موضوع پایان نامه انجام پروژه یادگیری ماشین پروژه در مورد داده کاوی انجام پروژه یادگیری عمیق انجام پروژه بیگ دیتا انجام پروژه شبکه عصبی انجام پروژه هوش مصنوعی انجام پروژه متن کاوی
انجام تمرین داده کاوی
تعریف داده کاوی
داده کاوی یک فرآیند محاسباتی است که در واقع الگو یا الگوهایی را در مجموعه از داده های عظیم کشف میکند . در تمامی تعریف های مرتبط به داده کاوی کلمه کشف کردن را میتوان پیدا کرد . داده کاوی شاخه ای از علوم کامپیوتر است که در واقع ترکیبی از تکنیکهای آماری ، علوم اطلاعات ، یادگیری ماشینی و نظریه پایگاه داده است .
لود داده کاوی با داده کاوی با پایتون
گروه آریاپروژه با داشتن ده ها مجری متخصص و با تجربه این امادگی دارد که تمامی سفارشات مربوط به پروژه آماده داده کاوی با داده کاوی با پایتون را با بهترین کیفیت تحویل شما عزیزان نماید.ما به شما اطمینان خاطرمیدهیم مطمئن ترین مکان را برای پروژه آماده خود را انتخاب کرده اید. مساله
این بروژه رشته مهندسی نرم افزار اسم درس داده کاوی برای دانلود صورت پروژه کلیک کنید .
اگر پروژه مدنظر خود را پیدا نکردیم چه کنیم؟ 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com جهت سفارش پروژه داده کاوی با پایتون خود در اریاپروژه با شماره تماس بگیرید یا از طریق واتساپ و یا به ایدی تلگرام پیام دهید.کلیک کنیدتا سفارش جدید خود را سفارش دهید. نحوه دریافت پروژه آماده :
جهت دریافت پروژه داده کاوی با پایتون انجام شده توسط متخصصین آریا پروژه|بالا ترین کیفیت و کم ترین قیمت آن را از طریق لینک خرید اقدام نمایید و بعداز پرداخت هزینه لینک دانلود را مشاهده نمایید.
درصورت خرابی لینک دانلود از طریق شماره میتوانید گزارش مشکل داده تا پروژه شما به راحتی از راه های دیگر توسط متخصصین برایتان ارسال شود.
انجام پروژه داده کاوی
داده کاوی به فرآیند استخراج الگوها یا اطلاعات نهان و روابط مشخص در حجم زیادی از دادهها گفته می شود. با توجه به گسترش روزافزون تولید داده ها در حوزه های مختلف، امکان بررسی و تحلیل این داده به شکل سنتی، بسیار پیچیده و حتی غیرممکن می باشد. امروزه با کمک فرآیندهای داده کاوی، می توان به تجزیه و تحلیل داده ها و کشف الگو در آن ها پرداخت. با استفاده از فرآیندهای داده کاوی، به واسطه ی کشف الگوی موجود در داده ها، می توان به پیش بینی در مورد رفتار آینده ی آنها پرداخت.
امروزه بسیاری از رشتههای دانشگاهها و موسسات آموزش عالی کشور درس داده کاوی (Data Mining) را تدریس می نمایند.
گروه تحقیق و توسعه شریف پژوه، با چندین سال تجربه در زمینه ی پروژه های داده کاوی، امکان پاسخگویی به نیاز متقاضیان این حوزه را دارد. شما می توانید برای ثبت درخواست خود به وب سایت شریف پژوه مراجعه نمایید.
انجام پروژه داده کاوی با نرم افزارهای مختلف
سفارش انجام پروژه داده کاوی با وکا
سفارش انجام پروژه برنامه نویسی داده کاوی با رپیدماینر(RapidMiner)
سفارش انجام پروژه برنامه نویسی داده کاوی با R
سفارش انجام پروژه یادگیری ماشین و داده کاوی با Tanagra
سفارش انجام پروژه داده کاوی با پایتون
سفارش انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین
سفارش انجام پروژه داده کاوی با IBM SPSS Modeler
سفارش انجام پروژه داده کاوی با متلب
سفارش انجام پروزه داده کاوی باOrange Data Mining
برای سفارش پروژه ی مورد نظر خود، کلیک کنید.
سایر خدمات گروه تحقیق و توسعه شریف پژوه
سفارش انجام پروژه های هوش مصنوعی
سفارش انجام پروژه های شبکه عصبی
سفارش انجام پروژه های پردازش تصویر
سفارش انجام پروژه های پایتون
سفارش انجام پروژه های یادگیری عمیق
سفارش انجام پروژه های متن کاوی
سفارش انجام پروژه های شبیه سازی
سفارش انجام پروژه های جاوا
سفارش انجام پروژه منطق فازی
سفارش انجام پروژه های فرآیندکاوی
برای مشاهده ی لیست برخی از پروژه ها، کلیک کنید.
خدمات انجام پایان نامه داده کاوی
ارائه موضوع جدید در زمینه داده کاوی
مشاوره نگارش پروپوزال داده کاوی
مشاوره و آموزش انجام پایان نامه داده کاوی شامل
پیش پردازش و تحلیل داده ها با نرم افزارهای داده کاوی
رفع نواقص و ایرادات مجموعه داده مورد نیاز برای پیاده سازی (آماده سازی داده ها) 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com پیاده سازی مقاله بیس پایان نامه
برای دریافت مشاوره رایگان در زمینه ی پروژه یا پایان نامه موردنظرتان، کلیک کنید.
:: موضوعات مرتبط:
newdatamining1 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 200
|
امتیاز مطلب : 20
|
تعداد امتیازدهندگان : 4
|
مجموع امتیاز : 4
تاریخ انتشار : دو شنبه 3 بهمن 1401 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
جام پروژه های متن کاوی – پروژه
پروژه متن کاوی (Text e ) پروژه انتخاب ویژگی. تحلیل پوششی داده ها. استخراج قوانین داده کاوی (قوانین انجمنی) از الگوریتم های زیر نیز استفاده می کنیم : 1-شبکه های عصبی چند لایه. 2-شبکه عصبی شعاعی. 3
داده کاوی. متن کاوی. یادگیری عمیق انجام پروژه های تخصصی. کارگاه ها و وبینارهای تخصصی علم داده یکی از چالش ها و محدودیتهای اساسی پروژه های داده کاوی دسترسی به داده های واقعی و استاندارد است.
انجام پروژه متن کاوی آموزش انجام پایان نامه متن کاوی
ال تجربه موفق در زمینه انجام پروژههای مختلف از جمله انجام پروژه متن کاوی و آموزش انجام پایان نامه متن کاوی و انجام پروژه داده کاوی در تلاش است تا بهترین خدمات ممکن را در این زمینه ارائه بدهد.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام پروژه های و پایان نامه های داده کاوی . متن کاوی
با در اختیار داشتن اساتید مجرب و خبره در زمینه انجام پایان نامه و پروژه داده کاوی مفتخر است که در راستای توسعه علم داده کاوی در خدمت شما دوستان گرامی است.
مبحث متن کاوی و تحلیل متن (text ing) خانه بیگ
مبحث متن کاوی: تمامی مطالب مربوط به متن کاوی (text ing) برای استفاده از بازدید کنندگان در این صفحه مجتمع شده است. تقدم و تاخیر مباحث متن کاوی در این صفحه رعایت نشده است.
انجام دو پروژه متن کاوی. دو پروژه متن کاوی وجود دارد که یکی مربوط به language modeling است و دیگری opinion ing می باشد با استفاده از یک سری دیتاست های موجود. پروژه اول شامل 3 قسمت که, Essay generation,Authorship
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام دو پروژه متن کاوی. دو پروژه متن کاوی وجود دارد که یکی مربوط به language modeling است و دیگری opinion ing می باشد با استفاده از یک سری دیتاست های موجود. پروژه اول شامل 3 قسمت که, Essay generation,Authorship
texting(متن کاوی)
انجام پروژه های داده کاوی با قیمت مناسب و ارزان و با کیفیت بالا انجام می شود:-پروژه با موضوع داده کاوی و کاربرد آن-پیاده سازی پروژه های مربوط به داده کاوی با زبان برنامه نویسی Matlab و پایگاه داده SQL Server برای اولین بار در ایران
متن کاوی (Text Mining) و پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست
اما با کمک الگوریتمهای مبتنی بر متن و متنکاوی. گوگل متنهای خبری را به کامپیوتر میدهد و کامپیوتر بعد از انجام عملیاتِ پردازش و آنالیزِ متن. برای مثال میتواند بفهمد که یک خبر ورزشی است
مراحل متن کاوی و پردازش متن به زبان خلاصه خ
در ادامه به مراحل متن کاوی می پردازیم. گامهای و مراحل متن کاوی. در پژوهشهای انجامشده. برای متنکاوی گ
ام متن کاوی چیست؟
به فرآیند انجام روی متن داده کاوی، متن کاوی می گویند. که این فرایند شامل استخراج اطلاعات با کیفیتی می باشد که بوسیله آموزش الگوهای آماری، درون داده ها، ساختار یافته و در نهایت به ارزیابی و تحلیل یافته پرداخته می شود.
تفاوت متن کاوی و داده کاوی:
کار کردن داده کاوی برروی داده های ساخت یافته پایگاه داده.
کار کردن متن کاوی برروی داده های غیر ساخت یافته و نیم ساخت یافته مثل Email.
کار کردن متن کاوی برروی مستندات تمام متنی.
روش های متن کاوی:
دسته بندی
خوشه بندی
تجزیه و تحلیل
خلاصه کردن سندها
کاوش متنی
پرسش و پاسخ
برقراری ارتباط بین مفاهیم
خدمات مشابه همیارپروژه:
انجام پروژه های داده کاوی
انجام پروژه های پردازش تصویر با متلب (Matlab)
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام پروژه های گمز(GAMS)
انجام پروژه های متلب Matlab
انجام پروژه شبکه عصبی با متلب
برای انجام پروژه متن کاوی باید چه کار کنم ؟
با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های متن کاوی و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه متن کاوی را میتوانیم برایتان انجام دهیم.کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه های متن کاوی ، باید سفارش خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید.
انجام پروژه های متن کاوی:
به دلیل اینکه اکثر پروژه های دریافتی سایت همیار پروژه، پروژه های تخصصی متن کاوی هستند، ما سعی میکنیم پروژه ها را با قیمت مناسب و به همراه گزارش و آموزش به شما ارائه دهیم تا بتواند آن را یاد بگیرد و ارائه دهد. حتی اگر شما درخواست فیلم آموزشی بدهد، برای او فیلمی آموزشی از نحوه اجرای پروژه متن کاوی ارائه خواهیم داد.
فرآیند انجام روی متن داده کاوی، متن کاوی می گویند. که این فرایند شامل استخراج اطلاعات با کیفیتی می باشد که بوسیله آموزش الگوهای آماری، درون داده ها، ساختار یافته و در نهایت به ارزیابی و تحلیل یافته پرداخته می شود.
چه پروژه هایی با متن کاوی در همیارپیپر انجام میشود:
انجام پروژه تکست ماینینگ
انجام پروژه text mining
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام پروژه دانشجویی متن کاوی
انجام پروژه متن کاوی با متلب
انجام پروژه متن کاوی با پایتون
پروژه های دیگری که قابل انجام است.
انجام پروژه های یادگیری ماشین
انجام پروژه های داده کاوی
انجام پروژه های پردازش تصویر
انجام پروژه های هوش مصنوعی
زمان بندی پروژه متن کاوی در همیاپیپر چگونه است؟
زمان بندی پروژه متن کاوی توسط کارفرما تعیین می گردد.ممکن است پروژه شما فوری باشد و یا زمان زیادی برای انجامش داشته باشید.درصورت فوری بودن ما سعی می کنیم در اسرع وقت کار را برایتان انجام دهیم و معمولا هزینه برای انجام پروژه های فوری کمی بیشتر از پروژه هایی با زمان بیشتر تعیین می گردد.اگر پروژه شما چند مرحله ای باشد و بصورت زمانبندی شما پروژه متن کاوی شما را تحویل خواهیم داد و با تایید هر مرحله سراغ مرحله بعدی می رویم و درصورت نیاز به اصلاح در هر مرحله این کار را برای شما انجام می دهیم.
هزینه ارسال سفارش پروژه متن کاوی و بررسی اولیه چقدر است؟
هزینه سفارش پروژه متن کاوی و بررسی اولیه آن در سایت همیارپیپر رایگان است و بعداز بررسی و برآورد هزینه پروژه شما می توانید برای انجام آن تصمیم گیری نمایید.
نحوه قیمت گذاری سفارش پروژه متن کاوی من چگونه است؟
قیمت گذاری پروژه متن کاوی شما براساس سختی کار و زمانی که صرف آن می شود و میزان فوری بودن آن تعیین می گردد.قیمت گذاری کار شما توسط ده ها مجری متخصص انجام می شود و بهترین قیمت به شما ارائه می گردد.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
بررسی و قیمت گذاری پروژه متن کاوی من چقدر زمان خواهد برد؟
بررسی پروژه متن کاوی شما نهایتا ۵ ساعت طول خواهد کشید.اگر پروژه شما یک پروژه بزرگ باشید ممکن است این زمان به ۲۴ ساعت افزایش یابد.اما قالبا زمان بررسی و قیمت دهی زیر ۵ ساعت می باشد.اگر پروژه فوری دارید که نیاز به بررسی سریعتر دارد به پشتیبانی اعلام کنید تا سریعتر اقدام شود.
دریافت پروژه آماده متن کاوی:
ن کاوی چیست ؟
متن کاوی به دنبال استخراج اطلاعات مفید از داده های متنی غیر ساخت یافته از طریق تشخیص و نمایش الگوها است یا به عبارت دیگر متن کاوی روشی برای استخراج دانش از متون است. متن کاوی کشف اطلاعات جدید و از پیش ناشناخته، به وسیله استخراج خودکار اطلاعات از منابع مختلف نوشتاری است.
متن کاوی و داده کاوی دو تا مهم ترین فیلدهای مورد علاقه برای کاربران رشته هوش مصنوعی می باشد که کاربرد فراوانی دارد با یادگیری دقیق اصول متن کاوی میتوان به راحتی به دست به انجام پروژه های داده کاوی کرد چون متن کاوی و داده کاوی مکمل هم دیگر می باشند.
متن کاوی همانند دیگر شاخه های داده کاوی نیاز به یک محیط برای انجام پروژه دارد میتوان از متلب به عنوان مهم ترین نرم افزار متن کاوی اشاره کرد که با داشتن محیط کاربری بسیار جذاب تمامی نیازهای کاربران در سفارشات داده کاری را برطرف خواهد کرد.
متلب پروژه با بهره گیری از ممتاز ترین اساتید این حوزه تمامی سفارشات مربوط به حوزه متن کاوی شما را بر عهده گرفته و با آموزش کامل و مشاوره رایگان شما را از سایت های دیگر بی نیاز کند.
هزینه انجام پروژه متن کاوی در متلب پروژه با توجه به وقت و زمانی که میبرد اعلام میشود و به هیچ وجه قیمت اضافی اعلام نمیشود اعلام قیمت مناسب در پروژه از مهم ترین رسالت کاری متلب پروژه می باشد.
اگر نیاز به انجام فوری پروژه متن کاوی دارید و زمان کافی برای انجام پروژه خود ندارید ما مجرب ترین اساتید را در کنار هم جمع کرده ام تا خیال شما را از بابت سفارش راحت کنیم و در زمان کوتاه سفارش شما آماده خواهیم کرد.
ما چه نوع پروژه های متن کاوی رو میتوانیم انجام بدهیم ؟
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام پروژه پردازش متن
انجام پروژه تکست ماینینگ
انجام پروژه text mining
انجام پروژه متن کاوی با متلب
انجام پروژه متن کاوی با پایتون
انجام پروژه متن کاوی با آموزش کامل در
ما تمامی نیازهای شما را در حوزه متن کاوی را به صورت کامل درک کرده ایم و عملا پروژه ای نیست که در این حوزه نتوانیم انجام بدهیم یکی از اصلی ترین دلایلی که اکثر افراد متلب پروژه را به عنوان یک سایت مطمئن برای پروژه خود انتخاب می کنند این است که ما همواره بالاترین کیفیت در پروژه متن کاوی را به مشتریان خود ارائه میدهیم.
به متخصص پروژه متن کاوی مراجعه کنید
در سالیان اخیر سایت های بسیار در حوزه متن کاوی در حال فعالیت هستند که اصلا فعالیت درستی ندارند ما به شما در متلب پروژه اطمینان خاطر میدهیم معتبرترین سایت متن کاوی را انتخاب کرده اید.
مراحل انجام پروژه متن کاوی در م
- (Knowledge) ما نسبت به این اطلاعات صفر است.
م
قایسه علم آمار با داده کاوی
آمار شاخه ای از علم ریاضی است که به جمع آوری توضیح و تفسیر داده ها می پردازد. این مبحث به گونه ای است که روزانه کاربرد زیادی دارد. در مقایسه این علم با data mining قدمت بیشتری دارد و جزء روشهای کلاسیک داده کاوی محسوب می شود.
وجه اشتراک تکنیکهای آماری و data mining بیشتر در تخمین و پیش بینی است. البته از آزمون های آماری در ارزیابی نتایج داده کاوی نیزاستفاده می شود. در کل اگر تخمین و پیش بینی جزء وظایف data mining در نظر گرفته شوند، تحلیل های آماری، data mining را بیش از یک قرن اجرا کرده است. به عقیده بعضی DM ابتدا از آمار و تحلیل های آماری تحلیل شروع شد.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
می توان تحلیل های آماری از قبیل فاصله اطمینان، رگرسیون و… را مقدمه و پیش زمینه DM دانست که بتدریج در زمینه های دیگر و متدهای دیگر رشد و توسعه پیدا کرد. پس در واقع متدهای آماری جزء روشهای کلاسیک و قدیمی DM محسوب می شوند. در جایی اینگونه بحث می شود که با تعریف دقیق ، آمار یا تکنیک های آماری جزء داده کاوی (data mining) نیستند.
این روش ها خیلی قبل تر از data mining استفاده می شدند. با این وجود، تکنیک های آماری توسط داده ها بکار برده می شوند و برای کشف موضوعات و ساختن مدل های پیشگویانه مورد استفاده قرار می گیرند.
داده کاوی چگونه کار می کند؟
هنگامی که فناوری اطلاعات در سطح وسیع، سیستم های تحلیلی و تراکنشی را جداگانه دگرگون می کند، داده کاوی ارتباط بین این دو را فراهم می آورد. نرم افزار داده کاوی، ارتباطات و الگوهای موجود در داده های تراکنشی ذخیره شده بر اساس درخواست های کاربر Open-ended را تحلیل می کند. انواع مختلف نرم افزارهای تحلیلی موجود هستند: آماری، یادگیری ماشینی، و شبکه های عصبی. در کل، به دنبال هر 4 نوع از روابط می گردیم:
کلاس ها: داده های ذخیره شده برای پیدا کردن داده در گروه های از پیش تعیین شده به کار می روند. برای مثال، یک رستوران زنجیره ای، می تواند داده های خرید مشتریان را به منظور تعیین زمان دیدار مشتریان از مغازه و آنچه که سفارش می دهند، بکاود. این اطلاعات، می تواند برای افزایش تعداد مشتریان توسط افزودن “ویژه های روزانه” به کار رود.
خوشه ها: داده ها بر اساس روابط منطقی بین آنها یا ترجیحات مشتری گروه بندی می شوند. برای مثال، داده ها می توانند برای شناسایی بخش های بازار و یا اشتراکات قوی مشتریان، داده کاوی شوند.
وابستگی ها: داده کاوی به منظور شناسایی وابستگی ها انجام می شود. آبجو-پوشک، مثالی از این نوع داده کاوی است.
الگوهای زنجیره ای: داده کاوی به منظور پیش بینی الگوهای رفتاری و روندها صورت می گیرد. برای مثال، یک فروشنده، می تواند احتمال خرید کوله پشتی را بر اساس خرید مشتریان از کیسه های خواب و کفش های کوهنوردی پیش بینی کند.
انجام پروژه های متن کاوی-پروژه های داده کاوی متن کاوی
انجام پروژه های تجاری متن کاوی و داده کاوی و دانشجویی
با کمترین هزینه بالاترین کیفیت در کمترین فرصت زمانی انجام می شود .
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
سایت ای زد سافت با سابقه چندین سال کار در زمینه متن کاوی و داده کاوی در تمام سطوح تجاری پروژه های شما را انجام می دهد.
چه نوع پروژه های متن کاوی وداده کاوی توسط سایت ای زد سافت انجام می شود :
انجام پروژه های متن با نرم افزارهای مختلف
انجام پروژه های متن کاوی تجاری در زمینه بیمه وبانکی و بورس
انجام پروژهمتن کاوی تمرین درسی
سفارش پروژه متن کاوی
متن کاوی و داده کاوی چه معنی دارد
در پست قبلی در مورد مفهوم داده کاوی صحبت کردیم کلیت با افزایش حجم داده ها داده کاوی ومتن کاوی افزایش روز افزونی یافت شرکت و موسسات با پی بردن به اهمیت داده ها وداده کاوی تصمیم گیر های خود را بر اساس نتایج داده کاوی ومتن کاوی برنامه ریزی کردندشرکت هایی در ارتباط مستقیم با مشتریان هستند میتوانند با شناسایی علایق مشتریها بسته هایی را با احتمال زیاد مورد تقاضا یا علاقه مشتری خود هستند پیشنهاد دهند که احتمالا مورد قبول مشتری خواهد بود را ارئه دهند مثلا در بانک داری وصنعت بیمه یا مثلا در فروشگاه های انلاین می توان با توجه سابقه خرید مشتری لیست خریدی پیشنهادی را به مشتری ارائه دادیا مثلا مشتریانی چه اجناس وکالاهایی را با هم خرید می کنند نسبت چینش اجناس در فروشگاه تصمیم گیری کرد .
dodatamining
درصورتی که نیاز به انجام پروژه خود با یکی نرم افزارهای داده کاوی هست میتوانبد در زیر لیست فوق مشاهده کنید درصورت نیاز بر روی لینک مورد نظر کلیک کنید
انجام پروژه های متن کاوی با آر R
انجام پروژه های متن کاوی با وکا
انجام پروژه های متن کاوی رپیدماینر
انجام پروژه های متن کاوی با متلب
انجام پروژه های متن کاوی با پایتون
انجام پروژه های متن کاوی با spss modeler
انجام پروژه های متن کاوی با نایم
انجام پروژه های متن کاوی oragne
انجام پروژه های متن کاوی با کلمنتاین
انجام پروژه های متن کاوی
انجام پروژه های بیگ دیتا
انجام پروژه های مرتبط با شبکه های عصبی
انجام تمرین های متن کاوی
انجام پروژه های یادگیری عمیق
برای سفارش پروژه باید چیکار کرد ؟
برای سفارش پروژه باید از طریق فرم ثبت پروژه یا از طریق شماره 09367292276 یا از طریق ایمیل آدرس azsoftır@gmail.com پروژه خود را سفارش دهید.
مدت زمان انجام پروژه چقدر می باشد ؟
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
زمان انجام پروه داده کاوی بر اسا
متن کاوی چیست؟
اگر بخواهیم به صورت خیلی ساده متن کاوی را تعریف کنیم، میتوانیم بگوییم اگر روی متن داده کاوی انجام شود به فرآیند مربوطه متن کاوی می گویند. در این فرایند از متن داده کاوی شده اطلاعات با کیفیتی استخراج میشود این اطلاعات با کیفیت به وسیله یادگیری الگوهای آماری ، ساختار دهی به ورودیهای متن ، استخراج الگوهای درون دادههای ساختار یافته و در انتهای این ماجرا ارزیابی و تفسیر خروجیها خواهد بود.
وظایف متن کاوی در انجام پروژه متن کاوی
دسته بندی متون
خوشه بندی متون
استخراج معنی و مفهوم
تولید رده بندی دانهای
تجزیه و تحلیل احساسات
خلاصه کردن اسناد
مدلسازی ارتباط موجودیتها
متن کاوی زبان فارسی
زبان فارسی دارای پیچیدگیهای متعددی برای انجام پروژه متن کاوی میباشد. در انجام پروژه نظرکاوی از آنجایی که ما ایرانیها به صورت محاورهای نظرات خود را بیان میکنیم. گاهاً نیز از اصطلاحاتی استفاده میکنیم که چندان رایج نبوده و یا تلفیقی از فارسی و انگلیسی است و با توجه به ابزارهای موجود امروز برای انجام پروژه متن کاوی انجام پروژه نظرکاوی با مشکلات زیادی مواجه است .
یکی دیگر از مشکلات زبان فارسی فاصله و نیم فاصله است که تشخیص ایندو برای ابزارهای حال حاضر متن کاوی دشوار است. از آن طرف در زبان انگلیسی ابزارهای متعددی برای پروژههای متن کاوی وجود دارد.
:: موضوعات مرتبط:
textmining(متن کاوی) ,
,
:: بازدید از این مطلب : 294
|
امتیاز مطلب : 20
|
تعداد امتیازدهندگان : 4
|
مجموع امتیاز : 4
تاریخ انتشار : شنبه 8 مرداد 1401 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
انجام پروژه داده کاوی
پروژه با داشتن ده ها مجری متخصص در حوزه انجام پروژه داده کاوی آماده است تا پروژه های شرکتی شما عزیزان را با کیفیتی عالی انجام دهد.جهت سفارش پروژه داده کاوی با شماره های – تماس بگیرید و یا به آیدی تلگرامی @پیام دهید.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
داده کاوی چیست؟
داده کاوی علمی است که به استخراج اطلاعات پنهان یا روابط در حجم زیادی از داده ها از طریق نرم افزارهای رپیدماینر، کلمنتاین، پایتون و متلب می پردازد. داده کاوی شاخه توسعه یافته از علم آمار می باشد. داده کاوی فراتر از علم آمار است و امکاناتی را در اختیار شما قرار می دهد که علم آمار قادر به انجام آن نمی باشد.
اهمیت علم داده کاوی:
از تصمیمات احساسی جلوگیری می کند و باعث می شود تا واقع بینانه تصمیم گیری کنید.
محیط سال های گذشته ی شرکت شما را بازبینی می کند.
نشان دادن تصمیماتی که در سال های گذشته منجر به سود گشته اند.
جلوگیری کردن از گرفتن تصمیمات غیر شفاف و در نتیجه زیان بار .
خدمات مشابه همیارپروژه:
انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین (Clementine)
انجام پروژه داده کاوی با پایتون (Python)
انجام پروژه های پایتون Python
انجام پروژه وکا Weka
انجام پروژه های رپیدماینر(Rapid miner)
انجام پروژه داده کاوی با متلب (Matlab)
برای انجام پروژه داده کاوی باید چه کار کنم ؟
با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های داده کاوی و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه داده کاوی را میتوانیم برایتان انجام دهیم.کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه های داده کاوی، باید سفارش خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام پروژه های داده کاوی:
به دلیل اینکه اکثر پروژه های دریافتی سایت همیار پروژه، پروژه هایی با داده های حجیم هستند، ما سعی میکنیم پروژه ها را با قیمت مناسب و به همراه گزارش و آموزش به شما ارائه دهیم تا بتواند آن را یاد بگیرد و ارائه دهد. حتی اگر شما درخواست فیلم آموزشی بدهد، برای او فیلمی آموزشی از نحوه اجرای پروژه داده کاوی ارائه خواهیم داد.
انجام تحلیل داده پروژه پایانی از طریق داده کاوی:
انجام تحلیل داده پروژه پایانی داده کاوی از جمله مهمترین وظایف دانشجویان در مقاطع تحصیلات تکمیلی می باشد. گروه همیارپروژه با داشتن متخصصین و اساتیدی مجرب در زمینه انجام تحلیل داده پروژه پایانی داده کاوی ، از ابتدای شروع کار ، همراه شما عزیزان می باشد.
چرا پروژه داده کاوی خود را به بسپاریم ؟
با داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های داده کاوی و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ شرکتی مطمئن ترین گزینه برای انجام پروژه داده کاوی شما عزیزان می باشد. یکبار ما را امتحان کنید!
زمان و کیفیت انجام پروژه داده کاوی به چه صورت خواهد بود؟
انجام پروژه های داده کاوی در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
کیفیت در انجام پروژه های داده کاوی از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه همواره هدف همیارپروژه بوده است.
مراحل انجام پروژه های داده کاوی در به چه صورت خواهد بود؟
ارسال پروژه داده کاوی برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت.
ارسال پروژه شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه.
پیشنهاد و تعیین بهترین قیمت و زمان .
درصورت موافقت شما اخذ نصف هزینه ابتدای کار از شما.
در جریان گذاشتن شما طی مراحل انجام پروژه تان.
ارسال نتایج برای شما پس از پایان پروژه تان از طریق فیلم و عکس.
اخذ مابقی هزینه از شما درصورت تاییدتان.
ارسال فایل نهایی پروژه برای شما.
مهلت ۴۸ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت اشکال و ایراد، اطلاع به ما جهت رفع آن.
نمونه پروژه های آماده داده کاوی:
موسسه همیارپروژه تاکنون ده ها پروژه داده کاوی را انجام داده است و برخی از آنها را در سایت بعنوان پروژه آماده داده کاوی بارگزاری نموده است که شما عزیزان میتوانید در لینک روبرو آنها را مشاهده نمایید: نمونه پروژه آماده داده کاوی
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
نحوه سفارش پروژه داده کاوی:
کی از روشهای استخراج اطلاعات از داده های خام داده کاوی است ؛ به عملکرد استخراج کردن و اکتشاف هم بستگی ها و الگو های مفید از بین حجم بسیاری از داده های خام که با استفاده از الگوریتم و ساز وکارهای هوشمند انجام می شود Data Mining یا داده کاوی میگویند، به زبان ساده ، انجام پروژه داده کاوی استخراج کردن دانش از بین مجموعهای از داده ها را داده کاوی می گویند ؛ داده کاوی شامل استفاده از ابزارهای پیشرفته تحلیل داده به منظور کشف کردن الگوهای معتبر، از قبل ناشناخته و روابط در مجموعه داده های بزرگ است. این ابزارها، مدل های آماری، الگوریتم های ریاضی و متد های یادگیری ماشین می باشند. داده کاوی فراتر از جمع آوری و مدیریت داده است، و شامل تجزیه و تحلیل و پیشگویی می باشد . عنوان دیگر آن کشف دانش در پایگاه داده می باشد .
azsoftir.com
09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
تاریخچه و پیشینه داده کاوی چیست ؟
در تاریخ سال ۱۹۶۰، کارشناس های آمار از اصطلاحات صید داده Data Fishing و لایروبی داده Data Dredging برای ارجاع به کارهای خود تحلیل داده Data Analytics استفاده میکردند. اصطلاح کلمه «دادهکاوی» در حدود تاریخ سال ۱۹۹۰ در جوامع پایگاه داده به کار برده شد و شهرت بسیار زیادی را به دست آورد . عنوان بهتر برای فرآیند دادهکاوی، کشف دانش از داده است.
ساز مان ها و نرم افزار های داده کاوی چیست ؟
نرمافزار SPSS
نرمافزار Weka
نرم افزار RapidMiner
زبان برنامه نویسی آر (R)
زبان برنامه نویسی پایتون
زبان برنامه نویسی متلب
نرم افزار Orange
نرم افزار Manhout
کاربرد های داده کاوی چیست ؟
به دست آوردن اطلاعات کاربردی
تمرکز کردن بر روی داده های بزرگ
کشف کردن الگوی میان داده ها
پیش بینی کردن تا حدودی از نتایج
تشخیص دادن کلاهبرداری
تحلیل کردن تجارت سهام
پیشبینی کردن کسبوکار
شبکه های اجتماعی
تحلیل کردن مشتریان
تجارت الکترونیک
خودروهای خودران
خطرات درمان های جدید
پژوهش های فضایی
سلامت عمومی : فعالیت در جهت گسترش دادن فرهنگ بهداشت عمومی با مناسب ترین قیمت در مناطق مختلف دنیا
آموزش: فعالیت داشتن در جهت بهبود کیفیت سیستم آموزشی و هدایت کردن صحیح دانش آموزان
ساخت و عمران: فعالیت داشتن در جهت تسهیل راه سازی و کاربرد الگوهای بهینه سازی شهری با توجه به افزایش یافتن جمعیت.
مدیریت ارتباط با مشتریان CRM : فعالیت داشتن در زمینه بهبود روابط سازمان ها با مشتریان و در نهایت افزایش یافتن بهرهوری.
تحقیقات بازار خرید: این مورد به دنبال شناسایی کالاهای مرتبط با سبد خرید مشتری است تا امکان خرید آنها را افزایش دهد.
مراحل داده کاوی چیست ؟
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انتخاب داده های مورد نیاز از بین انبوهی از داده ها
پردازش اولیه و پاکسازی داده ها
تبدیل داده و کشف کردن الگو ها
انجام دادن فرایند داده کاوی
ارائه دادن و نمایش اطلاعات
رسیدن به دانش مورد نیاز
azsoftir.com
09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
مشکلات و معایبی که در داده کاوی داریم چیست ؟
نداشتن اطمینان کامل به اطلاعات خروجی
حجم بسیار بالای داده های موجود در ورودی
کارکردن با بعضی از سیستمها و روشهای دادهکاوی سخت و نیازمند دانش بسزایی می باشد .
بعضی از مسئله های داده کاوی حریم خصوصی و حتی امنیت کاربران را تحت تاثیر قرار می دهند .
روش های دادهکاوی ۱۰۰٪ درست نیستند. بنابراین ممکن است در بعضی شرایط نتایج بسیار بدی را خواهند داشت .
تاثیرات مثبت فرایند داده کاوی چیست ؟
بهبود درآمد سازمان ها و کاهش هزینههای آنها
تحلیل کردن سبد خرید
تشخیص دادن کلاهبرداری ها
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
پیشبینی کردن گرایش های آینده
کمک کردن در تصمیمگیری
تاثیرات منفی فرایند داده کاوی چیست ؟
استفاده های احتمالی از اطلاعات
درست نبودن احتمالی داده ها
حریم خصوصی و امنیت کاربران
حجم عجیب دادهها
هزینه بالا در مرحله پیاده سازی
با خیال راحت انجام پروژه های داده کاوی خود را به ما بسپارید .
چرا رایا پروژه ؟
انجام پروژه های داده کاوی با توجه به اهدف و نیازهای شما عزیزان تحویل پروژه های داده کاوی در کوتاه ترین زمان ارائه عالی ترین و با کیفیت ترین خدمات با مناسب ترین هزینه پشتیبانی 48 ساعته رایگان از پروژه شما دسترسی بسیار آسان و راحت
رایا پروژه با افتخار آماده پذیرفتن و انجام پروژه های داده کاوی شما توسط تیم و افرادی متخصص ومجرب وبا تجربه و مهارت چندین ساله در زمینه های مختلف انجام پروژه های داده کاوی می باشد .
انجام پروژه های داده کاوی با بهترین کیفیت در رایا پروژه
رایا پروژه تنها مرجع رسمی انجام پروژه های داده کاوی در ایران است که با تیم که در این مجموعه در حال فعالیت هستند میتوانند پروژه های مربوط به داده کاوی شما عزیزان را با بهترین کیفیت و در زمانی که از سوی شما تعریف شده است تحویل بدهند.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
نکات قابل توجه در رابطه با انجام پروژه های داده کاوی
پروژه های داده کاوی شما توسط یک تیم پویا وبا تجربه چندین ساله انجام می شود.
پروژه های داده کاوی شما با کیفیت عالی و تضمین شده انجام می شود.
پروژه های داده کاوی شما در کمترین زمان و مناسب ترین قیمت انجام می شود.
پس از اتمام پروژه های داده کاوی شما عزیزان ، پروژه شما دارای 48 ساعت پشتیبانی رایگان می باشد.
خدمات رایا پروژه در زمینه انجام پروژه های داده کاوی
انجام پروژه های Data Mining در مهندسی
انجام پروژه های Data Mining در انسانی
انجام پروژه های Data Mining
انجام پروژه های Data Mining با برنامه نویسی پایتون
انجام پروژه های Data Mining با برنامه نویسی آر R
انجام پروژه های Data Mining با برنامه نویسی متلب
انجام پروژه های Data Mining با برنامه نویسی اس پی اس اس SPSS
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام پروژه های Data Mining با نرم افزار WEKA
انجام پروژه های Data Mining با نرم افزار RapidMiner
ی در زمینه داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی شرکتها و موسسات بزرگ
استخراج اطلاعات نهان یا الگوها از بانکهای اطلاعاتی
انجام پروژه داده کاوی با پایتون
انجام پروژه DATA MINING
انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر
آموزش داده کاوری با نرم افزارهای مختلف بصورت آنلاین
بهره گیری از جدیدترین متد داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی با متلب
انجام پروژه داده کاوی با وکا
سفارش انجام پروژه داده کاوی با SPSS
مشاوره و انجام خدمات داده کاوری موسسات بانکداری، بیمه
انجام پروژه داده کاوی با R
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارهای مختلف
شبیه سازی مقاله داده کاوی
انجام پروژه های داده کاوی
پایاپروژه مفتخر است با سابقه ۵ ساله در انجام پروژه های داده کاوی، شما کاربران عزیز را در انجام پروژه های خود همراهی نماید. بالاترین کیفیت و نازلترین قیمت همواره هدف ما بوده است. جهت سفارش پروژه خود با شماره تماس حاصل نمایید یا از طریق آی دی تلگرام @با ما در ارتباط باشید.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
برای افزایش یا کاهش صدا از کلیدهای بالا و پایین استفاده کنید.
پایاپروژه چه پروژه های داده کاوی را می تواند انجام دهد؟
انجام پروژه های آمار با داده کاوی
انجام پروژه های نرم افزار داده کاوی
انجام پروژه های پیاده سازی داده کاوی
انجام پروژه های داده کاوی با پایتون
قیمت مناسب پروژه های داده کاوی
داده کاوی چیست:
داده کاوی «Data Mining» به معنای کاوش معادن داده می باشد. یعنی استخراج اطلاعات با ارزش از معادن بزرگ داده. در واقع داده کاوی حجم انبوهی از اطلاعات را همانند یک معدن می داند. از نظر تفاوت آمار با داده کاوی، حجم اطلاعات قابل تحلیل آن است. همچنین در استفاده از هوش مصنوعی و روش مدلسازی نیز متفاوتند. داده کاوی از اهمیت بالاتری نسبت به آمار برخوردار است. و امکاناتی که دارد، آمار قادر به انجام آن نیست.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
روش هاییکه برای داده کاوی بکار می روند بدلیل محاسبات آنها، اغلب پر هزینه می باشند. علم داده کاوی برای نمایش الگوهای موجود دربین داده ها مورد کاربرد قرار می گیرد.
خدمات پایاپروژه در زمینه داده کاوی:
انجام پروژه های داده کاوی با متلب
انجام پروژه های داده کاوی با پایتون
انجام پروژه های رپیدماینر
انجام پروژه های برنامه نویسی
انجام پروژه های پایتون
انجام پروژه های آمار
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام پروژه های کمک درسی داده کاوی:
سایت پایاپروژه مفتخر است تا با تجربه ۵ ساله خود، بعنوان سایت معتبر در زمینه انجام پروژه ها به فعالیت خود بپردازد. ما سعی داریم تا پروژه ها را با قیمت مناسب به همراه گزارش عملکرد و آموزش به شما عزیزان ارائه دهیم. تا شما بتوانید کامل مطالب را یاد گرفته و آن را برای اساتید خود ارائه کنید. همچنین در صورت درخواست شما کاربران عزیز میتوانیم فیلم آموزشی از نحوه اجرای پروژه داده کاوی نیز برای شما آماده کنیم. هدف اصلی ما جلب رضایت شما عزیزان می باشد و در این زمینه از هیچگونه فعالیتی کوتاهی نخواهیم کرد.
:: موضوعات مرتبط:
newdatamining1 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 147
|
امتیاز مطلب : 20
|
تعداد امتیازدهندگان : 4
|
مجموع امتیاز : 4
تاریخ انتشار : پنج شنبه 1 ارديبهشت 1401 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
انواع محصولات آزمایشگاه را می توان بصورت زیر دسته بندی نمود. برخی از این محصولات بصورت منبع آزاد، برخی بصورت وب سرویس، برخی در قالب آزمایشگاه تایید نمونه و برخی با مجوزهای خاص قابل دسترسی و بهره برداری هستند:
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
۱- ابزارهای تولید و برچسب گذاری دادگان مانند
- فرهنگیار : ابزار تولید فرهنگ جامع فارسی در فرهنگستان زبان و ادب فارسی
- سمپ : ابزار مدیریت و برچسبزنی پیکره با برچسب های معنایی
- واژهیار : ابزار جمعسپاری واژهگزینی و ارائه واژه های معادل فارسی کلمات و عبارات انگلیسی
۲- منابع زبانی شامل واژگان، هستان شناسی، پیکره های آموزش و آزمایش و دادگان محک ازجمله
- فارسنت : وردنت فارسی
- واژگان فارسواژه
- هستانشناسی پردازش زبان طبیعی
- پیکره بزرگ فارسی
- پیکره بلاگ ها
- مدلهای زبانی فارسی (مدل بزرگ چندتای کلمات، مدلهای جاسازی کلمات ...)
- پیکره محک رفع ابهام معنایی فارسی
- پیکره محک قطعه بندی فارسی
- پیکره محک تحلیل ساختواژی و بنواژهیابی فارسی
- پیکره محک تشخیص استلزام و تناقض فارسی
- پیکره محک شباهت سنجی با آنالوژی
- پیکره محک مدلهای جاسازی
۳- پردازشهای پایه ( سطح ۱ ) ( ابزار استپ وان ) شامل :
- تشخیص زبان فارسی
- قطعه بند ( توکنایزر ) جهت تقسیم متن به جملات و سپس به کلمات (توکن ها)
- تحلیلگر ساختواژی، بنواژه یاب (ریشه یاب) و لمیاب جهت تشخیص ساختار ساختواژی کلمات و یافتن ریشه یا بن واژه کلمه
- برچسب زن اجزاء کلام (POS tagger) جهت تعیین مقوله لغوی کلمات
۴- سرویسهای پردازش های میانی زبان ( سطح ۲ ) مانند :
- دسته بندی متون
- تبدیل محاوره به رسمی
- تشخیص طنز و توهین و .. (نوع گفتگو)
- شباهت سنجی کلمات و جملات
- شناسایی گر موجودیت های نامدار (NER) جهت شناسایی و تعیین نوع موجودیت های نامدار متن
۵- برنامه های کاربردی (سطح ۳) ازجمله :
- نگار : ویرایش و اصلاح متون به جهت نگارش فارسی معیار مطابق دستورخط و معادلهای مصوب فرهنگستان
- مهتاب : سامانه مشابهت سنجی و کشف تقلب متون فارسی
- کیوسک : سامانه پرسش و پاسخ در حوزه آموزش و میز اطالاعات دانشکده مهندسی کامپیوتر
- خبره یابی و منبعیابی : یافتن افراد خبره، سازمانهای حقوقی و انتشارات مرتبط با یک موضوع در حوزه پردازش زبان به منظور کمک به مجلات و کنفرانس ها در یافتن داور و دانشجویان و محققان در یافتن مرجع یا همکار در حوزه کاری مشترک
- دستیار هوشمند موبایل جهت دریافت و اجرای دستورات کاربر موبایل
- تحلیل احساسات و نظرات
- ترجمه ماشینی
- خلاصهسازی متون فارسی
- تبدیل متن به تصویر
۶- طرح کلان و برنامه های جامع (سطح ۴) :
پروژه جامع فعلی آزمایشگاه، "سامانه هوشمند ارتباط با مشتریان (سها)" است که هماکنون بهعنوان بخشی از طرح دانشکده هوشمند بهصورت آزمایشی در دانشکده در حال توسعه، نصب و اجراست و .شامل ۵ زیرسامانه اصلی زیر می باشد.
- تشخیص نوع گفتگو
- گپ هوشمند (چتبات)
- پرسش و پاسخ
- تحلیل احساسات و نظرات کاربران
- دستورپذیری و اجرا
کتاب "Natural Language processing with python" یکی از انتخاب های مناسبی است که کمک می کند با مفاهیم پایه nlp مثل tokenization، text normalization ، و pos آشنا شویم. در مرحله بعدی نحوه پیاده سازی این مفاهیم در پایتون به تفصیل بررسی می شود. همچنین تمرکز کتاب استفاده از کتابخانه nltk است. در این کتاب خبری از مفاهیم یادگیری عمیق نبوده و تمرکز بیشتر، بر روش های کلاسیک nlp است. اگر ابتدای راه باشیم و بخواهیم مباحث مقدماتی در زمینه nlp فرا گیریم این کتاب، شروع خوبی خواهد بود.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
کتاب Natural Language Processing in Action تمرکز جدی تر روی مسائل واقعی و مثال های کاربردی مثل chat botدارد. این کتاب همچنین برای پیاده سازی پروژه ها به سراغ تکنولوژی های جدیدتر مثل deep learning و word embeddingمی رود و سعی کرده بروز باشد. در این کتاب با word2vec ، cnnو rnnآشنا شده و از آنها در پیاده سازی پروژه ها استفاده می شود. به طور کلی برای کسانی که می خواهند در سطح پیشرفته پردازش زبان طبیعی فعالیت کنند این کتاب، گزینه مناسبی است.
کتاب بعدی Speech and Language Processing است. اگر به دنبال مباحث تئوری مربوط به nlp باشیم این کتاب گزینه خوبی است زیرا هر مبحث خیلی ریز بررسی شده است. در نگارش این کتاب سعی شده از مقالات زیادی بهره گیری شود و با خواندن این کتاب چکیده ای از مقالات (قدیمی) در زمینه پردازش زبان طبیعی را مطالعه خواهیم کرد. در این کتاب خبری از کد و پیاده سازی پروژه نیست. این کتاب بیشتر برای دانشجویانی که قصد نوشتن مقاله یا پایان نامه دارند توصیه می شود. البته لازم یه یادآوری است که این کتاب بیشتر جنبه مرجع دارد و انتظار مطالب به روز نداشته باشید.
کتاب یادگیری عمیق(Deep Learning book) یکی از بهترین کتاب هایی است که سعی کرده به زبان ساده مفاهیم یادگیری عمیق را بیان کند. اگر آشنایی چندانی با مباحث یادگیری عمیق ندارید این کتاب پیشنهاد می شود. این کتاب بیشتر برای کسانی پیشنهاد می شود که می خواهند به صورت پیشرفته روی متون کار کنند ولی دانش خوبی نسبت به شبکه های عصبی ندارند.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
دوره ها
دوره From Zero to Hero: Natural Language Processing Using NLTK
یک دوره مناسب برای شروع یادگیری nlp است. این دوره مفاهیم مقدماتی nlp را به زبانی ساده بیان می کند. در این دوره تمرکز اصلی روی زبان پایتون و کتابخانه nltk است و تعداد زیادی مثال پیاده سازی می شود. پس از آشنایی با مفاهیم اولیه، پروژه های ساده ای پیاده سازی می شوند.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
دوره Sequence Models
یک دوره خوب که مباحث پایه ای مربوط به sequence را مطرح می کند. در این دوره یاد می گیریم چگونه به کمک یادگیری عمیق پروژه های nlpرا انجام دهیم. هدف اولیه دوره معرفی sequenceهاست. در ادامه جملات را به عنوان sequenceدر نظر گرفته و سپس ساخت و پیاده سازی شبکه های عصبی بازگشتی آموزش داده می شود. در این دوره معماری lstm و gru معرفی و نحوه استفاده از آن ها در پروژه ها بررسی می شوند. این دوره توسط اندرو انگ ارائه می شود. برای متخصص nlp شدن، دیدن این دوره ضروری است.
دوره Natural Language Processing
یکی از دوره های جامع و کامل ولی سخت است. این دوره مناسب کسانی است که می خواهند پس زمینه علمی روش ها و الگوریتم ها را بدانند. زمان زیادی از دوره صرف توضیح مباحث تئوری شده ولی تکالیف بیشتر جنبه پروژه ای و عملیاتی دارند. در این دوره طیف وسیعی از مباحث پردازش زبان طبیعی مثل sentiment analysis و summarization بررسی می شوند. پروژه نهایی این دوره پیاده سازی یک chat bot برای داده های stackoverflow است.
دوره Natural Language Processing
این دوره برای افراد با سطح مقدماتی یا متوسط مناسب است. مباحث مطرح شده مقدماتی بوده و می تواند یک شروع خوب برای افرادی باشد که تازه وارد این حوزه شده اند.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
دوره رایگان یادگیری ماشین(Machine Learning)
این دوره یکی از بهترین دوره های موجود در پرداختن به موضوعات مقدماتی یادگیری ماشین است. کلیه محتوا زیر نظر مستقیم اندرو انگ Andrew Ng)) تهیه شده است. با مشاهده ویدیوها و انجام تکالیف به صورت هفتگی، سطح مهارت فرد رشد کرده و دید خوبی نسبت به مباحث یادگیری ماشین پیدا می کند. مباحثی که بعدا برای کار با متون به شدت مفید هستند.
پس از مشاهده و اتمام این دوره، پیشنهاد می شود حتما دوره Deep Learning از اندرو انگ نیز مشاهده شود.
دلیل اصلی این پیشنهاد، رشد مهارت ها برای انجام پروژه پیشرفته است زیرا برای انجام پروژه هایی مثل ماشین ترجمه، چت بات حتما باید به سراغ یادگیری عمیق برویم.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
دوره natural language processing with deep learning دانشگاه استنفورد
یکی از دوره های مطرح که مناسب افرادی است که دانش اولیه نسبت به یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دارند. این دوره از آنجایی که در دانشگاه استنفورد برگزار شده، مباحث تئوری زیادی دارد و برای کسانی مناسب است که می خواهند جزئیات علمی و تئوری هر مبحثی را بدانند. در ضمن تکالیف این دوره به زبان پایتون است. تمرکز اصلی این دوره روی مباحث یادگیری عمیق و شبکه های عصبی است
دست پروژه های دنیای واقعی در زمینه های مختلف پردازش زبان طبیعی
مدل های پردازش زبان طبیعی را در قالب احساسات مشتری توسعه دهید
مدل های پردازش زبان طبیعی را برای پیش بینی اخبار سهام توسعه دهید
مدل های پردازش زبان طبیعی را برای پیش بینی قدرت رمز عبور ایجاد کنید
آیا شما به دنبال یک شغل پردرآمد در Data Science ، AI پردازش زبان طبیعی هستید؟
یا شما یک تمرین کننده هوش مصنوعی هستید که می خواهید حرفه خود را به سطح بالاتری برسانید؟
یا شما دانشمند مشتاق داده ای هستید که می خواهد دست به دست داده های علمی و هوش مصنوعی شود؟
اگر جواب هر یک از این س yesال ها مثبت است ، پس این دوره برای شما مناسب است!
Data Science یکی از داغترین زمینه های فناوری است که در حال حاضر در آن حضور دارد! این رشته با فرصت ها و چشم اندازهای شغلی در حال انفجار است. امروزه Data Science به طور گسترده ای در بسیاری از بخش ها مانند بانکداری ، بهداشت و درمان ، هواپیمایی ، لجستیک و فناوری پذیرفته شده است.
در تجارت ، Data Science برای بهینه سازی فرایندهای تجاری ، به حداکثر رساندن درآمد و کاهش هزینه اعمال می شود. هدف از این دوره این است که دانش شما را از جنبه های اصلی برنامه های علوم داده در تجارت به روشی عملی ، آسان و سرگرم کننده فراهم کند. این دوره با استفاده از مجموعه داده های دنیای واقعی ، تجربه عملی عملی را برای دانشجویان فراهم می کند.
1. وظیفه شماره 1 @ پیش بینی احساسات مشتری: یک مدل AI برای پیش بینی احساسات مشتری از آمازون ایجاد کنید.
3. وظیفه شماره 2 @ پیش بینی قیمت سهام آینده: مدل های NLP را برای پیش بینی قیمت سهام آینده توسعه دهید.
2. وظیفه شماره 3 @ پیش بینی قدرت گذرواژه: رده کلیدی گذرواژه را قوی ، خوب یا ضعیف پیش بینی کنید.
چرا باید این دوره را بگذرانید؟
پروژه های مربوط به داده های واقعی و مشکلات دنیای واقعی را توضیح می دهد. داده های اسباب بازی وجود ندارد! این ساده ترین روش برای دستیابی به Data Scientist/AI Engineer/ML Engineer/NLP Engineer است
این داده های کامل در دنیای واقعی را نشان می دهد و توضیح می دهد. شروع با وارد کردن داده های کثیف ، پاک کردن داده ها ، ادغام و تلفیق داده ها ، گروه بندی و تجمیع داده ها ، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی از طریق تهیه و پردازش داده ها برای آمار ، یادگیری ماشین ، سری زمانی NLP و ارائه داده.
در پروژه های دنیای واقعی ، کدگذاری و جنبه تجاری همه موارد به یک اندازه مهم است. این احتمالاً تنها درسی است که هر دو را تدریس می کند: برنامه نویسی عمیق پایتون و تفکر در تصویر بزرگ مانند اینکه چگونه می توانید به نتیجه برسید
رضایت تضمینی: در غیر این صورت ، پول خود را با ضمانت 30 روزه پس گرفتن پول پس بگیرید.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
این دوره برای چه کسانی است:
کسی که در مورد انجام حامل انتقال داده به علوم داده ، هوش مصنوعی ، پردازش زبان طبیعی ،
کنجکاو است
سرفصل ها و درس ها
مقدمه ای بر این دوره
Introduction to this course
مقدمه
Intro To course
نحوه پیگیری این دوره - باید تماشا کنید
How to follow this course-Must Watch
پروژه 1 ->> احساسات مشتری آمازون را پیش بینی کنید
Project 1-->>Predict the sentiments of Amazon Customer
مقدمه ای بر مشکل و مجموعه داده های تجاری
Introduction to Business Problem & Dataset
مجموعه داده ها و منابع
Datasets & Resources
پیش پردازش داده ها را در داده های آمازون انجام دهید
Perform Data Pre-processing on Amazon Data
تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی را روی داده ها اعمال کنید
Apply Exploratory Data Analysis on Data
شهود پشت کیسه کلمات
Intuition behind Bag of Words
شهود پشت سر رگرسیون لجستیک - قسمت 1
Intuition behind Logistic Regression --part 1
شهود پشت سر رگرسیون لجستیک - قسمت 2
Intuition behind Logistic Regression --part 2
کیسه کلمات را روی داده اعمال کنید
Apply Bag of Words on data
مدل NLP و مدل یادگیری ماشین خودکار کنید
Automate your NLP model & Machine Learning Model
شهود پشت TF-IDF - قسمت 1
Intuition behind TF-IDF --part 1
شهود پشت TF-IDF - قسمت 2
Intuition behind TF-IDF --part 2
استفاده از الگوریتم های NLP و یادگیری ماشین
Applying algorithms of NLP & Machine Learning
آماده سازی داده ها برای هدف مدل سازی
Data Preparation for Modelling Purpose
داده عدم تعادل چیست و چگونه می توان آن را کنترل کرد؟
What is Imbalance Data & how to handle it??
Part1-- اعتبار سنجی چیست و چه زمانی باید از آن استفاده کرد ؟؟
Part1-- What is Cross-validation & when to use it??
Part2-- اعتبار سنجی چیست و چه زمانی باید از آن استفاده کرد ؟؟
Part2-- What is Cross-validation & when to use it??
استفاده از تکنیک های مدیریت داده های عدم تعادل و اعتبار سنجی متقابل
Applying Techniques of Handling Imbalance Data & Cross Validation
Project2 ---->>> عناوین اخبار سهام را پیش بینی کنید
Project2---->>> Predict the Stock News Headlines
مقدمه ای بر مشکل و مجموعه داده های تجاری
Introduction to Business Problem & Dataset
مجموعه داده ها و منابع
Datasets & Resources
پیش پردازش داده ها روی داده ها.
Data Pre-processing on Data.
درگیری و ادغام داده ها را انجام دهید
Perfrom Data Wrangling & Merging
شهود پشت جنگل تصادفی قسمت 1
Intuition Behind Random Forest Part-1
شهود پشت جنگل تصادفی - قسمت 2
Intuition behind Random Forest --part 2
کیسه های کلمات و جنگل تصادفی را روی Data اعمال کنید
Apply Bag of words and Random forest on Data
ارزیابی مدل ..
Model Evaluation..
شهود پشت Naive Bayes - قسمت 1
Intuition Behind Naive Bayes-Part 1
شهود پشت Naive Bayes - قسمت 2
Intuition Behind Naive Bayes- Part 2
Naive Bayes را روی Data اعمال کنید ..
Apply Naive Bayes on Data..
پروژه 3 ->>> پیش بینی قدرت رمز عبور
Project 3-->>> Predicting the strength of Password
مقدمه ای بر مشکل و مجموعه داده های تجاری
Introduction to Business Problem & Dataset
مجموعه داده ها و منابع
Datasets & Resourcesazsoftir.com
09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
کاوش داده ها
Exploring Data
TF-IDF را روی داده اعمال کنید
Apply TF-IDF on data
رگرسیون لجستیک را روی داده اعمال کنید
Apply Logistic Regression on Data
بررسی دقت مدل
Checking Accuracy of Model
:: موضوعات مرتبط:
new data mine ,
,
:: بازدید از این مطلب : 328
|
امتیاز مطلب : 10
|
تعداد امتیازدهندگان : 2
|
مجموع امتیاز : 2
تاریخ انتشار : شنبه 15 آبان 1400 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
انجام پروژه های متن کاوی
وژه با داشتن ده ها مجری متخصص در حوزه انجام پروژه های متن کاوی آماده است تا پروژه های شما عزیزان را با کیفیتی عالی انجام دهد.جهت سفارش پروژه متن کاوی با شماره های – تماس بگیرید و یا به آیدی تلگرامی @پیام دهید.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
متن کاوی چیست؟
به فرآیند انجام روی متن داده کاوی، متن کاوی می گویند. که این فرایند شامل استخراج اطلاعات با کیفیتی می باشد که بوسیله آموزش الگوهای آماری، درون داده ها، ساختار یافته و در نهایت به ارزیابی و تحلیل یافته پرداخته می شود.
تفاوت متن کاوی و داده کاوی:
کار کردن داده کاوی برروی داده های ساخت یافته پایگاه داده.
کار کردن متن کاوی برروی داده های غیر ساخت یافته و نیم ساخت یافته مثل Email.
کار کردن متن کاوی برروی مستندات تمام متنی.
روش های متن کاوی:
دسته بندی
خوشه بندی
تجزیه و تحلیل
خلاصه کردن سندها
کاوش متنی
پرسش و پاسخ
برقراری ارتباط بین مفاهیم
خدمات مشابه همیارپروژه:
انجام پروژه های داده کاوی
انجام پروژه های پردازش تصویر با متلب (Matlab)
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام پروژه های گمز(GAMS)
انجام پروژه های متلب Matlab
انجام پروژه شبکه عصبی با متلب
برای انجام پروژه متن کاوی باید چه کار کنم ؟
با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های متن کاوی و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه متن کاوی را میتوانیم برایتان انجام دهیم.کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه های متن کاوی ، باید سفارش خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید.
انجام پروژه های متن کاوی:
به دلیل اینکه اکثر پروژه های دریافتی سایت همیار پروژه، پروژه های تخصصی متن کاوی هستند، ما سعی میکنیم پروژه ها را با قیمت مناسب و به همراه گزارش و آموزش به شما ارائه دهیم تا بتواند آن را یاد بگیرد و ارائه دهد. حتی اگر شما درخواست فیلم آموزشی بدهد، برای او فیلمی آموزشی از نحوه اجرای پروژه متن کاوی ارائه خواهیم داد.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام تحلیل داده پروژه پایانی متن کاوی :
انجام تحلیل داده پروژه پایانی متن کاوی از جمله مهمترین وظایف شما در مقاطع تحصیلات تکمیلی می باشد. گروه همیارپروژه با داشتن متخصصین و اساتیدی مجرب در زمینه انجام تحلیل داده پروژه پایانی متن کاوی، از ابتدای شروع کار ، همراه شما عزیزان می باشد.
چرا پروژه متن کاوی خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟
گروه همیارپروژه با داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های متن کاوی و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ شرکتی مطمئن ترین گزینه برای انجام پروژه متن کاوی شما عزیزان می باشد. یکبار ما را امتحان کنید!
زمان و کیفیت انجام پروژه متن کاوی به چه صورت خواهد بود؟
انجام پروژه های متن کاوی در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.
کیفیت در انجام پروژه های متن کاوی از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه همواره هدف همیارپروژه بوده است.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
مراحل انجام پروژه های متن کاوی در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟
ارسال پروژه متن کاوی برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت.
ارسال پروژه شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه.
پیشنهاد و تعیین بهترین قیمت و زمان .
درصورت موافقت شما اخذ نصف هزینه ابتدای کار از شما.
در جریان گذاشتن شما طی مراحل انجام پروژه تان.
ارسال نتایج برای شما پس از پایان پروژه تان از طریق فیلم و عکس.
اخذ مابقی هزینه از شما درصورت تاییدتان.
ارسال فایل نهایی پروژه برای شما.
مهلت ۷۲ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت اشکال و ایراد، اطلاع به ما جهت رفع آن.
نمونه پروژه های آماده متن کاوی:
موسسه همیارپروژه تاکنون ده ها پروژه متن کاوی را انجام داده است و برخی از آنها را در سایت بعنوان پروژه آماده متن کاوی بارگزاری نموده است که شما عزیزان میتوانید در لینک روبرو آنها را مشاهده نمایید: نمونه پروژه های آماده متن کاوی
نحوه سفارش پروژه متن کاوی:
انجام پروژه های متن کاوی(text mining)
گروه آریاپروژه با داشتن ده هامجری متخصص و با تجربه این امادگی دارد که تمامی سفارشات مربوط به حوزه ی متن کاوی را با بهترین کیفیت تحویل شما عزیزان نماید.ما به شما اطمینان خاطرمیدهیم مطمئن ترین مکان را برای پروژه های خود را انتخاب کرده اید.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام پروژه متن کاوی در آریاپروژه به صورت کاملا رقابتی انجام میشود و ما از بین چندین پیشنهاد کمترین قیمت را خدمت شما عزیزان اعلام می نماییم.سفارش پروژه متن کاوی خود را به ما بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید.زمان انجام پروژه متن کاوی با نظر شما تنظیم و اجرا میشود،و آریا پروژه در این زمینه خود را متعهد میداند.
جهت سفارش پروژه متن کاوی(text mining) در اریاپروژه با شماره ۰۹۱۲۵۰۱۳۰۹۴ تماس بگیرید یا از طریق واتساپ و یا به ایدی تلگرام Mnik60@ پیام دهید.
متن کاوی(text mining) چیست؟
به مراحل انجام روی متن داده کاوی متن کاوی می گویند.متن کاوی به دنبال استخراج اطلاعات مفید از داده های متنی غیر ساخت یافته از طریق تشخیص و نمایش الگوها میباشد یا به زبان دیگر متن کاوی روشی برای استخراج دانش از متن ها است.
انجام پروژه های متن کاوی
آریا پروژه چه نوع پروژه های متن کاوی(text mining) رامیتواند انجام دهد؟
انجام پروژه پردازش متن کاوی
انجام پروژه متن کاوی با متلب
انجام پروژه متن کاوی با پایتون
انجام پروژه تکست ماینینگ
فعالیت های دیگر آریا پروژه
انجام پروژه های پایتون
انجام پروژه های متلب
انجام پروژه های مهندسی مکانیک
انجام پروژه های مهندسی عمران
انجام پروژه های مهندسی برق
انجام پروژه های ویزیو Visio
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام پروژه های مهندسی مخابرات
انجام پروژه های مهندسی پزشکی
مراحل انجام پروژه های متن کاوی(text mining) در آریاپروژه به چه صورت خواهد بود؟
در ابتدا پروژه متن کاوی(text mining) از مسیرهای ذکر شده در سایت برایمان ارسال کنید.
مجریان و کارشناسان آریاپروژه در کوتاه ترین زمان پروژه شما را بررسی کرده و زمان و قیمت ر اعلام میکنند.
درصورت موافقت شما نصف هزینه ابتدای کار دریافت میشود.
ما در طول انجام پروژه،مراحل پیشرفت پروژه را به اطلاع شما عزیزان میرسانیم.
پس از پایان پروژه تان ما نتایج رااز طریق فیلم و عکس به اطلاع شما میرسانیم.
درصورت تایید شما مابقی هزینه دریافت میشود.
و در انتها ارسال فایل نهایی پروژه برای شما عزیزان.
مهلت ۴۸ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت عدم اشکال و ایراد، با مجری تسویه میشود.
نحوه سفارش پروژه متن کاوی(text mining) در آریاپروژه
کارشناسان آریاپروژه با ارائه مشاوره رایگان در انجام پروژه متن کاوی(text mining) از ابتدای پروژه در کنار شما عزیزان خواهند بود و با دادن آموزش هدفمند شما را از سایت های دیگر بی نیاز خواهد کرد.
به صورت خیلی ساده متن کاوی را تعریف کنیم، میتوانیم بگوییم اگر روی متن داده کاوی انجام شود به فرآیند مربوطه متن کاوی می گویند. در این فرایند از متن داده کاوی شده اطلاعات با کیفیتی استخراج میشود این اطلاعات با کیفیت به وسیله یادگیری الگوهای آماری ، ساختار دهی به ورودیهای متن ، استخراج الگوهای درون دادههای ساختار یافته و در انتهای این ماجرا ارزیابی و تفسیر خروجیها خواهد بود.azsoftir.com
09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
وظایف متن کاوی در انجام پروژه متن کاوی
دسته بندی متون
خوشه بندی متون
استخراج معنی و مفهوم
تولید رده بندی دانهای
تجزیه و تحلیل احساسات
خلاصه کردن اسناد
مدلسازی ارتباط موجودیتها
متن کاوی زبان فارسی
زبان فارسی دارای پیچیدگیهای متعددی برای انجام پروژه متن کاوی میباشد. در انجام پروژه نظرکاوی از آنجایی که ما ایرانیها به صورت محاورهای نظرات خود را بیان میکنیم. گاهاً نیز از اصطلاحاتی استفاده میکنیم که چندان رایج نبوده و یا تلفیقی از فارسی و انگلیسی است و با توجه به ابزارهای موجود امروز برای انجام پروژه متن کاوی انجام پروژه نظرکاوی با مشکلات زیادی مواجه است .
یکی دیگر از مشکلات زبان فارسی فاصله و نیم فاصله است که تشخیص ایندو برای ابزارهای حال حاضر متن کاوی دشوار است. از آن طرف در زبان انگلیسی ابزارهای متعددی برای پروژههای متن کاوی وجود دارد های متن کاوی-پروژه های داده کاوی متن کاوی
انجام پروژه های تجاری متن کاوی و داده کاوی و دانشجویی
با کمترین هزینه بالاترین کیفیت در کمترین فرصت زمانی انجام می شود .
سایت ای زد سافت با سابقه چندین سال کار در زمینه متن کاوی و داده کاوی در تمام سطوح تجاری پروژه های شما را انجام می دهد.
چه نوع پروژه های متن کاوی وداده کاوی توسط سایت ای زد سافت انجام می شود :
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام پروژه های متن با نرم افزارهای مختلف
انجام پروژه های متن کاوی تجاری در زمینه بیمه وبانکی و بورس
انجام پروژهمتن کاوی تمرین درسی
سفارش پروژه متن کاوی
متن کاوی و داده کاوی چه معنی دارد
در پست قبلی در مورد مفهوم داده کاوی صحبت کردیم کلیت با افزایش حجم داده ها داده کاوی ومتن کاوی افزایش روز افزونی یافت شرکت و موسسات با پی بردن به اهمیت داده ها وداده کاوی تصمیم گیر های خود را بر اساس نتایج داده کاوی ومتن کاوی برنامه ریزی کردندشرکت هایی در ارتباط مستقیم با مشتریان هستند میتوانند با شناسایی علایق مشتریها بسته هایی را با احتمال زیاد مورد تقاضا یا علاقه مشتری خود هستند پیشنهاد دهند که احتمالا مورد قبول مشتری خواهد بود را ارئه دهند مثلا در بانک داری وصنعت بیمه یا مثلا در فروشگاه های انلاین می توان با توجه سابقه خرید مشتری لیست خریدی پیشنهادی را به مشتری ارائه دادیا مثلا مشتریانی چه اجناس وکالاهایی را با هم خرید می کنند نسبت چینش اجناس در فروشگاه تصمیم گیری کرد .
dodatamining
درصورتی که نیاز به انجام پروژه خود با یکی نرم افزارهای داده کاوی هست میتوانبد در زیر لیست فوق مشاهده کنید درصورت نیاز بر روی لینک مورد نظر کلیک کنید
انجام پروژه های متن کاوی با آر R
انجام پروژه های متن کاوی با وکا
انجام پروژه های متن کاوی رپیدماینر
انجام پروژه های متن کاوی با متلب
انجام پروژه های متن کاوی با پایتون
انجام پروژه های متن کاوی با spss modeler
انجام پروژه های متن کاوی با نایم
انجام پروژه های متن کاوی oragne
انجام پروژه های متن کاوی با کلمنتاین
انجام پروژه های متن کاوی
انجام پروژه های بیگ دیتا
انجام پروژه های مرتبط با شبکه های عصبی
انجام تمرین های متن کاوی
انجام پروژه های یادگیری عمیق
برای سفارش پروژه باید چیکار کرد ؟
برای سفارش پروژه باید از طریق فرم ثبت پروژه یا از طریق شماره یا از طریق ایمیل آدرس azsoftır@gmail.com پروژه خود را سفارش دهید.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
مدت زمان انجام پروژه چقدر می باشد ؟
زمان انجام پروه داده کاوی بر اساس درخواست مشتری تنظیم می شود .
سطح و کیفیت پروژه چگونه است ؟
کیفیت پروژه ها ویژگیهای اصلی پروژه های انجام شده سایت ای زد سافت می باشد.
همچنین درصورتی که درخواست آموزشی را در زمینه داده کاوی دارید خدمات زیر قابل ارائه است:
آموزش پروژه های پایانامه ها مرتبط با متن کاوی
آموزش نرم افزار های متن کاوی با کلمنن تاین
آموزش های مرتبط با نرم افزار متن کاوی رپیدماینر
آموزش های مرتبط با نرم افزار وکا
آموزش پروژه های مرتبط با spss modeler
تشابهت های متن کاوی ویادیگری ماشین
یادگیری ماشین یکی از متد های استخراج داده مفید از مجموعه از داده هاست.علم متن کاوی در استخراج مجموعه داده کاوی بسیار موفق عمل می کند.با توجه افزایش روز افزون داده هاوحجم محدودیت ابزار یادگیری ماشین علم متن کاوی به وجود آمد . اساس متن کاوی هم همان یادگیری ماشین است ولی متن کاوی الگوریتم های بهتری برای کار با داده فراهم می آورد.کلیت میتوان گفت متن کاوی ویادگیری ماشین مکمل هم هستند.
instructiondatamining
کلیت می توان خدمات متن کاوی وبیگ دیتایه در زمینه های زیر است :
خوشه بندی (Clustrıng)
پیش بینی(Perdıctıon )
پروژه متن کاوی (Text mine )
پروژه انتخاب ویژگی
تحلیل پوششی داده ها
استخراج قوانین داده کاوی (قوانین انجمنی)
از الگوریتم های زیر نیز استفاده می کنیم :
1-شبکه های عصبی چند لایه
2-شبکه عصبی شعاعی
3-الگوریتم های درخت تصمیم
4-الگوریتم های رای گیری مثله بوستینگ و بینگ
5-پروژه بردار پشتیبان
6-الگوریتم های بیزین
7-الگوریتم های دسته جمعی
انجام پروژه داده کاوی
امروزه با گسترش سیستم های پایگاهی و حجم بالای داده ها ی ذخیره شده وقتی که حجم داده ها بالا باشد ، کاربران نمی توانند الگوهای مفید را در میان حجم انبوه داده ها تشخیص دهند. انجام پروژه داده کاوی یکی از مهمترین این روشها است که به وسیله آن الگوهای مفید در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته می شوند و اطلاعاتی را در اختیار کاربران و تحلیل گران قرار می دهند تا براساس آنها تصمیمات مهم و حیاتی در سازمانها اتخاذ شوند .
در داده کاوی از بخشی از علم آمار به نام تحلیل اکتشافی داده ها استفاده می شود که در آن بر کشف اطلاعات نهفته و ناشناخته از درون حجم انبوه داده ها تاکید می شود . علاوه بر این داده کاوی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز ارتباط تنگاتنگی دارد ، بنابراین می توان گفت در پروژه داده کاوی تئوریهای پایگاه داده ها ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و علم آمار را در هم می آمیزند تا زمینه کاربردی فراهم شود .
باید توجه داشت که اصطلاح داده کاوی زمانی به کار برده می شود که با حجم بزرگی از داده ها ، در حد مگا یا ترابایت ، مواجه باشیم . در تمامی منابع داده کاوی بر این مطلب تاکید شده است . هر چه حجم داده ها بیشتر و روابط میان آنها پیچیده تر باشد دسترسی به اطلاعات نهفته در میان داده ها مشکلتر می شود و نقش داده کاوی به عنوان یکی از روشهای کشف دانش ، روشن تر می گردد .
آموزش و راهنمایی پایان نامه داده کاوی ، انجام پروژه داده کاوی ، انجام پایان نامه و پروژه دانشجویی داده کاوی
تنظیم پروپوزال و پایان نامه های کارشناسی ارشد در حوزه داده کاوی
خدمات ما
در راستای انجام پروژه های داده کاوی می توان به مراحل زیر اشاره کرد
انجام پایان نامه و پروژه های داده کاوی
انجام پایان نامه و پروژه های تحیلی سیستم های فروش
مدیریت مشتری با استفاده از داده کاوی
انجام پایان نامه و پروژه های تحلیل داده ها
انجام پایان نامه و پروژه های بخش بندی داده ها
انجام پایان نامه و پروژه های امنیت شبکه
انجام پایان نامه و پروژه های سیستم های تشخیص نفوذ با استفاده از داده کاوی
توسعه الگوریتم جدیدی در تحلیل رفتار مشتریان در وب سایتها
انجام پایان نامه و پروژه های یادگیری ماشین، پردازش الگو، رباتیک و …
انجام پایان نامه داده کاوی ، متن کاوی
پایان نامه کارشناسی ارشد داده کاوی
موضوع پایان نامه ارشد داده کاوی
موضوع پایان نامه داده کاوی
انجام پروژه های دانشجویی داده کاوی
انجام پروژه های داده کاوی
دانلود پایان نامه داده کاوی
پایان نامه ارشد کامپیوتر داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی ،
پایان نامه ارشد کامپیوتر داده کاوی
دانلود رایگان پایان نامه داده کاوی
موضوع پایان نامه داده کاوی
موضوع پایان نامه کارشناسی ارشد شبکه های کامپیوتری
پایان نامه با موضوع شبکه های اجتماعی
موضوع پایان نامه ارشد شبکه های کامپیوتری
دانلود پایان نامه داده کاوی
دانلود پایان نامه ارشد داده کاوی
انجام پروژه ها و پایان نامه های داده کاوی (Data Mining) در زمینه های
1- رده بندی (Classification)
2- خوشه بندی (Clustering)
3- پیش بینی (Prediction)
4- متن کاوی(Text mining)
5- انتخاب ویژگی (Feature Selection)
6- قواعد انجمنی (Association Rules)
انجام پروژه و پایان نامه ها ی با روش تحلیل پوششی داده ها با نرم افزار EMS
و …
استفاده از الگرویتم های
1 -شبکه عصبی مصنوعی(ANN)
2 – شبکه های عصبی مصنوعی (RBF)
3 – درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی
4 – بگینگ و بوستینگ
5 – ماشین بردار پشتیبان
7 – سیستم استنباط بیزین
8-الگوریتم ژنتیک , ازدحام ذرات
9-الگوریتم های فراابتکاری
10-قواعد همسایگی با fp-growth,apriory
13-تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc
11-انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و …
15-انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری
16-روش های حل مشکل رده نامتوازن
17-تشخیص داده پرتazsoftir.com
09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
18-تشخیص داده پرت محلی
انجام پروژه های رپیدماینر در کوتاهترین زمان ممکن با کمترین قیمت با مشاوره وآموزش اجرای پروژه
انجام پروژه های داده کاوی با مشاوره و آموزش کامل
شما می توانید جهت مشاوره یا انجام پروژه دادکاوی با ما تماس بگیرید
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
ارتباط با ما در تلگرام
انجام پروژه های دانشجویی داده کاوی
انجام پایان نامه های کارشناسی ارشد داده کاوی
انجام پایان نامه های کارشناسی ارشد داده کاوی
انجام پایان نامه های کارشناسی ارشد داده کاوی
پایان نامه ارشد کامپیوتر داده کاوی
آموزش و راهنمایی پایان نامه داده کاوی ، راهنمایی پروژه پایان نامه داده کاوی ، آموزش داده کاوی توسط اساتید دانشگاهی
:: موضوعات مرتبط:
new data mine ,
,
:: بازدید از این مطلب : 292
|
امتیاز مطلب : 15
|
تعداد امتیازدهندگان : 3
|
مجموع امتیاز : 3
تاریخ انتشار : شنبه 15 آبان 1400 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
سفارش انجام پروژه پردازش زبان طبیعی NLP در
کافه پروژه آماده انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی شما عزیزان توسط بهترین مجریان پردازش زبان طبیعی کشور می باشد.شما در پلتفرم کافه پروژه میتوانید پروژه پردازش زبان طبیعی خود را بصورت آنلاین سفارش دهید و منتظر باشید تا بهترین مجریان سایت برای کار شما پیشنهاد قیمت دهند.راحتی کار در کافه پروژه این است که شما میتوانید پروژه پردازش زبان طبیعی خودتون رو بصورت مستقیم و با مجریان سایت در میان بگذارید.قابلیت چت آنلاین و پیام فوری در سایت ما به شما این امکان را می دهد که سریع بتوانید پروژه خود را به مجری مدنظر بسپارید و به دلیل تعامل دائمی با مجری یک کار با کیفیت پردازش زبان طبیعی NLP تحویل بگیرید.
azsoftir.com
09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
معرفی پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) یا به اختصار، NLP، یکی از شاخههای هوش مصنوعی است که به تعاملات بین رایانه و انسان، از طریق زبان طبیعی میپردازد. هدف غایی NLP، خواندن، رمزگشایی، فهم و درک زبان انسان با روشی ارزشمند است.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی
سیستم پرداخت امن کافه پروژه برای انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی
در کافه پروژه به دلیل اینکه همه پرداخت ها داخل سایت انجام می شود و هزینه پروژه پردازش زبان طبیعی NLP به حساب مجری کار تا زمان تایید و رضایت کارفرما واریز نمیگردد.
سیستم پرداخت امن کافه پروژه و همچنین داشتن نماد اعتماد الکترونیک و ثبت در ستاد ساماندهی سایت های اینترنتی این اطمینان را به شما می دهد که با خیال راحت اقدام به پرداخت هزینه برای انجام پروژه پردازش زبان طبیعی NLP خود نمایید.
سیستم پرداخت امن کافه پروژه برای انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی
در کافه پروژه به دلیل اینکه همه پرداخت ها داخل سایت انجام می شود و هزینه پروژه پردازش زبان طبیعی NLP به حساب مجری کار تا زمان تایید و رضایت کارفرما واریز نمیگردد.
سیستم پرداخت امن کافه پروژه و همچنین داشتن نماد اعتماد الکترونیک و ثبت در ستاد ساماندهی سایت های اینترنتی این اطمینان را به شما می دهد که با خیال راحت اقدام به پرداخت هزینه برای انجام پروژه پردازش زبان طبیعی NLP خود نمایید.
، بزرگترین سایت انجام پروژه پردازش زبان طبیعی به صورت آنلاین و فریلنسری
بسیاری از شغل های امروزی به صورت مجازی و آنلاین و با استفاده از ابزار های الکترونیک و ارتباطی انجام میشوند که دامنه این نوع کار ها، روز به روز گسترده تر میشود.لزوم کار به صورت مجازی و اینترنتی باعث شده است که مجری پروژه پردازش زبان طبیعی نیاز به حضور در مکان خاصی نداشته باشد و میتواند از هر جایی، انجام پروژه ها را بر عهده بگیرد.این پروژه ها معمولا گسسته هستند و شرکت ها به صورت دائم به آنها نیاز ندارند که یک فرد را برای همیشه استخدام کنند.به این افراد اصطلاحا آزاد کار، فریلنسر و گاها نیروی دورکار گفته میشود.در کافه پروژه هزاران مجری متخصص پردازش زبان طبیعی مشغول به کارند که هرروز به تعدادشان افزوده می شود و کافرمایان عزیز می توانند انجام پروژه پردازش زبان طبیعی خود را به یکی از این مجریان بسپارند.
؛رابط تقاضا و اجرا در انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی
در این گونه سبک شغلی، چگونه شرکت ها و کارفرمایان با نیروی متخصص در زمینه های گوناگون، ارتباط برقرار کنند؟تیم ما به عنوان یک کارآفرین اینترنتی، به کمک کارفرمایان گرامی آمده است و واسط بین کارفرما و مجری شده است.اگر کارفرمای پروژه پردازش زبان طبیعی هستید به راحتی میتوانید در زمینه های شغلی مختلف، پروژه پردازش زبان طبیعی سفارش دهید و همزمان قیمت گذاری کنید.میتوانید از سمت مجریان پروژه پیشنهاد برای انجام پروژه پردازش زبان طبیعی دریافت کنید و همزمان میتوانید امتیاز مجریان و نمونه کار های آنها را مشاهده کنید .تا با اطمینان خاطر، بهترین فرد را برای انجام سفارش پردازش زبان طبیعی خود، انتخاب کنید
بخش زیادی از پروژه های انجامی در سایت ما پروژه های پردازش زبان طبیعی هست.مجریان زیادی در این حوزه در سایت مشغول به فعالیت هستند که با توجه به پروژه های انجام شده پردازش زبان طبیعی آنها میتوانید برای همکاری با آنها اقدام نمایید.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
سایت فریلنسینگ کافه پروژه به بیزینس پردازش زبان طبیعی NLP شما کمک میکند
افراد زیادی به عنوان فریلنسر پردازش زبان طبیعی در سایت ما مشغول فعالیت هستند، افرادی با توانایی ها، استعداد ها و حرفه های مختلف که در زمینه های مربوط به شغلشان، ماهر و مجرب هستند، افرادی که هر کدام خلاقیت و تفکر منحصر به فرد خودشان را دارند و بنابراین دنیای بینهایتی از چیزهای ممکن را به وجود می آورند.
لازم نیست همه کار ها را شما انجام دهید فقط کافی است شروع به سفارش پروژه پردازش زبان طبیعی برای کسب و کارتان کنید و خواهید دید در تمام مواردی که شما نیاز به انجام یک پروژه پردازش زبان طبیعی دارید، افراد متخصص پردازش زبان طبیعی NLP در این کار به کمک شما می آیند و بهترین نتیجه را به شما ارائه میدهند.
azsoftir.com
09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
*چرا میتوانید تجربه بی نظیری به عنوان یک کارفرمای پروژه پردازش زبان طبیعی، با ما داشته باشید؟
۱-محدودیتی در اندازه و حجم پروژه پردازش زبان طبیعی شما وجود ندارد؛از نوشتن یه برنامه کوچک پردازش زبان طبیعی تا انجام سفارش پروژه های نرم افزاری بزرگ و پیچیده را با بهترین کیفیت انجام میدهیم.
۲-افراد مختلف، استعداد های گوناگون:زمینه های بسیار زیادی برای ثبت پروژه وجود دارد و در هر زمینه افراد زیادی آماده انجام سفارش شما هستند.وجود مجریان پروژه پردازش زبان طبیعی بصورت متعدد باعث میشود خیالتان از بابت کیفیت کار راحت شود، چرا که همواره میتوانید بهترین فریلنسر را برای انجام سفارش پردازش زبان طبیعی در هر زمینه، انتخاب کنید.
۳-هزینه های مناسب پروژه پردازش زبان طبیعی NLP و سیستم پرداخت آنلاین مطمئن
چگونه به عنوان کارفرمای پروژه پردازش زبان طبیعی NLP، فعالیت خود را آغاز کنم؟
ابتدا پروژه پردازش زبان طبیعی خود NLP را با ذکر عنوان آن و انتخاب زمینه شغلی، ایجاد کنید و در توضیحات، آنچه که نیاز دارید را همراه با جزئیات شرح دهید.بعد از ثبت پروژه پردازش زبان طبیعی ، فریلنسر ها برای انجام پروژه پردازش زبان طبیعی شما درخواست ارسال میکنند
با توجه به رزومه کاری و پروفایل فریلنسر ها و همچنین کار های انجام شده توسط آنها، بهترین فریلنسر پردازش زبان طبیعی NLP را انتخاب کنید.
در طول انجام پروژه پردازش زبان طبیعی با فریلنسر در ارتباط باشید تا جزئیات کار به بهترین حالت ممکن، انجام شوند.
بعد از تحویل پروژه پردازش زبان طبیعی NLP خود در صورت رضایت کامل از پروژه انجام شده، میتوانید عملیات پرداخت را به صورت آنلاین انجام دهید و کار شما به اتمام می رسد.
پروژه ای مبتنی برپردازش زبان های طبیعی(nlp)
در این مقاله سعی دارم یک پروژۀ مرتبت با پردازش زبان های طبیعی(NLP) را بررسی بکنم که کاربر با جستجو در در بین سند ها ی موجود در دیتابیس مشابه ترین نتیجه را به کاربر بر میگرداند. این پروژه با زبان پایتون نوشته شده است و خروجی در پلتفرم اندرویید نمایش داده میشود. برای آشنایی با این پروژه در ابتدا باید با مفهوم NLP آشنا شویم.
پردازش زبان های طبیعی(NLP)
پردازش زبانهای طبیعی یکی از زیرشاخههای بااهمیت در حوزۀ گستردۀ علوم رایانه، هوش مصنوعی، که به تعامل بین کامپیوتر و زبانهای (طبیعی) انسانی میپردازد؛ بنابراین پردازش زبانهای طبیعی بر ارتباط انسان و رایانه، متمرکز است. پس چالش اصلی و عمده در این زمینه درک زبان طبیعی و ماشینی کردن فرایند درک و برداشت مفاهیم بیانشده با یک زبان طبیعیِ انسانی است. به تعریف دقیقتر، پردازش زبانهای طبیعی عبارت است از استفاده از رایانه برای پردازش زبان گفتاری و زبان نوشتاری. بدین معنی که رایانهها را قادر سازیم که گفتار یا نوشتار تولید شده در قالب و ساختار یک زبان طبیعی را تحلیل و درک نموده یا آن را تولید نمایند. در این صورت، با استفاده از آن میتوان به ترجمۀ زبانها پرداخت، از صفحات وب و بانکهای اطلاعاتیِ نوشتاری جهت پاسخ دادن به پرسشها استفاده کرد، یا با دستگاهها، مثلاً برای مشورت گرفتن به گفتوگو پرداخت.
هدف اصلی در پردازش زبان طبیعی، ایجاد تئوریهایی محاسباتی از زبان، با استفاده از الگوریتمها و ساختارهای دادهای موجود در علوم رایانه است. بدیهی است که در راستای تحقق این هدف، نیاز به دانشی وسیع از زبان است و علاوه بر محققان علوم رایانه، نیاز به دانش زبان شناسان نیز در این حوزه میباشد. با پردازش اطلاعات زبانی میتوان آمار مورد نیاز برای کار با زبان طبیعی را استخراج کرد. کاربردهای پردازش زبان طبیعی به دو دسته کلی قابل تقسیم است: کاربردهای نوشتاری و کاربردهای گفتاری. از کاربردهای نوشتاری آن میتوان به استخراج اطلاعاتی خاص از یک متن، ترجمه یک متن به زبانی دیگر یا یافتن مستنداتی خاص در یک پایگاه داده نوشتاری (مثلاً یافتن کتابهای مرتبط به هم در یک کتابخانه) اشاره کرد. نمونههایی از کاربردهای گفتاری پردازش زبان عبارتند از: سیستمهای پرسش و پاسخ انسان با رایانه، سرویسهای اتوماتیک ارتباط با مشتری از طریق تلفن، سیستمهای آموزش به فراگیران یا سیستمهای کنترلی توسط صدا. در سالهای اخیر این حوزه تحقیقاتی توجه دانشمندان را به خود جلب کردهاست و تحقیقات قابل ملاحظهای در این زمینه صورت گرفتهاست.
محدودیت های زبان طبیعی
پردازش زبانهای طبیعی رهیافت بسیار جذابی برای ارتباط بین انسان و ماشین محسوب میشود و در صورت عملی شدنش بهطور کامل میتواند تحولات شگفتانگیزی را در پی داشتهباشد. سیستمهای قدیمی محدودی مانند SHRDLU که با واژههای محدود و مشخصی سر و کار داشتند، بسیار عالی عمل میکردند، بهطوریکه پژوهشگران را به شدت نسبت به این حوزه امیدوار کردهبودند. اما در تقابل با چالشهای جدیتر زبانی و پیچیدگیها و ابهامهای زبانها، این امیدها کمرنگ شدند. مسئلهٔ پردازش زبانهای طبیعی معمولاً یک مسئلۀ Ai-Complete محسوب میشود، چرا که محقق شدن آن بهطور کامل مستلزم سطح بالایی از درک
جهان خارج و حالات انسان برای ماشین است.
حالا نوبت بررسی پروژه است. در ابتدا کاربر یک عبارت را جستجو میکند و NLP با بررسی سندهای موجود در دیتابیس مشابه ترین سند را به عنوان خروجی برمیگرداند. که در این پروژه فقط نام سند و امتیاز سند به پلتفرم اندرویید ارسال میشود.
:: موضوعات مرتبط:
new data mine ,
,
:: بازدید از این مطلب : 340
|
امتیاز مطلب : 10
|
تعداد امتیازدهندگان : 2
|
مجموع امتیاز : 2
تاریخ انتشار : شنبه 15 آبان 1400 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
انجام پروژه های وکا
انجام پروژه های وکا توسط کارشناسان متلب پروژه با کیفیت بالا انجام میشود برای انجام پروژه وکا میتوانید با شماره 09039549884 تماس بگیرید. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com در مواقع فراوانی مشاهده شده است که کاربران در انجام پروژه weka خود مشکل دارند به و دنبال یک جای مطمئن برای پروژه خود هستند
متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا آمادگی دارد کلیه سفارشات مربوط به وکا را با بهترین کیفیت انجام داده و تحویل شما بدهد.
انجام پروژه های وکا در متلب پروژه به صورت رقابتی انجام میشود و از بین چندین پیشنهاد توسط مجریان کمترین قیمت خدمت شما اعلام میشود.
کارشناسان متلب پروژه از ابتدا تا انتهای انجام پروژه های وکا weka در کنار شما خواهند بود و با دادن گزارش کامل در فایل وورد مشاوره تخصصی شما از سایت های دیگر بی نیاز خواهند کرد.
انجام پروژه های وکا weka در متلب پروژه به صورت رقابتی انجام میشود و از بین چندین پیشنهاد توسط مجریان کمترین قیمت خدمت شما اعلام میشود.
کارشناسان متلب پروژه از ابتدا تا انتهای انجام پروژه های وکا weka در کنار شما خواهند بود و با دادن گزارش کامل در فایل وورد مشاوره تخصصی شما از سایت های دیگر بی نیاز خواهند کرد. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com یکی از اصلی ترین کاربردهای نرم افزار وکا در انجام پروژه های داده کاوی می باشد این نرم افزار با داشتن محیط گرافیکی بسیار جذاب و داشتن ابزاهای کافی برای الگوریتم های داده کاوی مورد توجه استفاده کنندگان قرار گرفته است
سفارش پروژه وکا weka خود را به گروه متلب پروژه بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید
وکا را میتوان سردمدار الگوریتم های یادگیری در داده کاوی دانست و بهترین نرم افزار در برای داده هایی که حتما باید الگوریتم حل شوند به شمار می آید ولی برای داده های تحلیلی و آماری مناسب نیست نرم افزار spss تولید شرکت ibm بهترین انتخاب برای افراد درگیر پردازش اطلاعات هستند که میتوانند پروژه spss را با این نوع داده ها با آسودگی انجام بدهند
فعالیت های مشابه در انجام پروژه وکا
انجام پروژه های R azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com انجام پروژه های رپیدماینر
انجام پروژه های کلمنتاین
انجام پروژه های EViews
آشنایی با نرم افزار وکا
نرمافزار Weka در دانشگاه Waikato واقع در نیوزلند توسعه یافته است و اسم آن از عبارت “Waikato Environment for knowledge Analysis” استخراج گشته است. همچنین Weka ، نام پرندهای با طبیعت جستجوگر است که پرواز نمیکند و در نیوزلند، یافت میشود. این سیستم به زبان جاوا نوشته شده و بر اساس لیسانس عمومی و فراگیر GNU انتشار یافته است. Weka تقریباً روی هر پلت فرمی اجرا میشود و نیز تحت سیستم عاملهای لینوکس، ویندوز، و مکینتاش، و حتی روی یک منشی دیجیتالی شخصی ، آزمایش شده است.
چرا پروژه وکا خود را به متلب پروژه بسپاریم ؟ azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com متلب پروژه با تجربه موفق 7 ساله در انجام پروژه های روکا و با همکاری بیش از 200 برنامه نویس حرفه ای ایران با داشتن نماد اعتماد در پروژه های weka خود را از سایرین متمایز کرده است تمامی پروژه های کامیپوتر با ضمانت و در کمترین زمان ممکن انجام میشود
برای سفارش پروژه وکا باید چه کار کنم ؟
برای سفارش انجام پروژه های وکا باید سفارش خود را از طریق فرم ثبت سفارش ارسال کنید یا می توانید شما میتوانید با شماره تماس بگیرید
زمان انجام پروژه وکا چقدر می باشد ؟
انجام پروژه های وکا در متلب پروژه طبق زمان خواسته شده مشتری تنظیم میشود ولی سعی میشود در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com کیفیت در انجام پروژه وکا به چه صورت خواهد بود ؟
کیفیت در انجام پروژه های وکا از اصلی ترین اهداف گروه متلب پروژه می باشد بالاترین کیفیت در پروژه وکا همواره هدف متلب پروژه بوده است
چگونه از انجام پروژه وکا مطمئن شویم ؟
اطمینان از انجام پروژه های وکا با توجه به کیفیت بالای سفارشات انجام شده در متلب پروژه مشخص می باشد متلب پروژه همواره مفتخر بوده اطمینان شما را توانسته فراهم کند. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 301
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
انجام پروژه های spss
انجام پروژه های spss ، سفارش پروژه spss توسط کارشناسان متلب با قیمت مناسب انجام میشود برای انجام پروژه spss میتوانید با شماره تماس بگیرید azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com در موارد فراوانی مشاهده شده است که افراد در پروژه spss دچار مشکل هستند و به دنبال یک جای مطمئن برای پروژه spss خود هستند
متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا آمادگی دارد کلیه پروژه های spss در تمامی مقاطع و در تمامی رشته ها بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت تحویل شما بدهد
انجام پروژه spss در متلب پروژه به صورت رقابتی انجام میشود و از بین چندین پیشنهاد کمترین قیمت خدمت شما اعلام میشود تمامی سفارشات spss انجام شده دارای گزارش کامل در فایل وورد خواهد بود و به صورت کامل در انجام پروژه خود قرار خواهید گرفت azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com شما میتوانید سفارش پروژه spss خود را به گروه متلب پروژه بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید spss را میتوان یکی از بهترین نرم افزارهای در حوزه داده کاوی و انجام پروژه های آمار دانست
اساتید متلب پروژه آمادگی دارند علاوه بر پروژه های این حوزه سفارشات شما در زمینه انجام پروژه های statistica و انجام پروژه NCSS در نیز تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت و کمترین قیمت تحویل شما بدهند
معرفی نرم افزار spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com نرم افزار SPSS یک نرم افزار بسیار قدرتمند در زمینه آمار می باشد. شما به راحتی می توانید انواع آمار توصیفی و استنباطی را به وسیله این نرم افزار به انجام برسانید نرم افزار spss محصول شرکت ibm می باشد که غول نرم افزارهای آماری در سراسر دنیا می باشد این نرم افزار با داشتن محیط کاربری بسیار جذاب کار را برای استفاده بسیار آسان کرده است کاربران در این نرم افزار میتوانند تمامی معادلات آماری و توصیفی خود را به بهترین روش ممکن انجام داده و بالاترین دقت را هم در نتایج کسب کنند.
نحوه سفارش پروژه spss
برای سفارش پروژه spss خود میتوانید از طریق فرم ثبت سفارش که در پایین سایت قرار دارد اقدام نمایید یا میتوانید با شماره ۰ تماس حاصل گرفته و مشاوره رایگان دریافت کنید. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com قیمت انجام پروژه spss
گروه متلب پروژه همیشه سعی داشته است مناسب ترین قیمت را در پروژه spss با متلب داشته باشد تا بتواند رضایت دانشجویان درانجام پروژه داشته باشد.
زمان انجام پروژه spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com زمان انجام پروژه spss با توجه به حجم سنگینی پروژه و زمان تعیین شده توسط دانشجو اعلام میشود ولی همیشه سعی شده است در مناسب زمان ممکن تحویل دانشجو شود.
کیفیت انجام پروژه spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا همیشه بالاترین کیقیت در پروژه spss با متلب داشته است با انتخاب گروه متخصص متلب پروژه خیال خود را از انجام پروژه هوش مصنوعی خود آسوده خاطر کنید و با بالاترین کیفیت کار خود را دریافت کنید.انجام پروژه های spss
انجام پروژه های spss ، سفارش پروژه spss توسط کارشناسان متلب با قیمت مناسب انجام میشود برای انجام پروژه spss میتوانید با شماره تماس بگیرید azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com در موارد فراوانی مشاهده شده است که افراد در پروژه spss دچار مشکل هستند و به دنبال یک جای مطمئن برای پروژه spss خود هستند
متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا آمادگی دارد کلیه پروژه های spss در تمامی مقاطع و در تمامی رشته ها بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت تحویل شما بدهد
انجام پروژه spss در متلب پروژه به صورت رقابتی انجام میشود و از بین چندین پیشنهاد کمترین قیمت خدمت شما اعلام میشود تمامی سفارشات spss انجام شده دارای گزارش کامل در فایل وورد خواهد بود و به صورت کامل در انجام پروژه خود قرار خواهید گرفت azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com شما میتوانید سفارش پروژه spss خود را به گروه متلب پروژه بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید spss را میتوان یکی از بهترین نرم افزارهای در حوزه داده کاوی و انجام پروژه های آمار دانست
اساتید متلب پروژه آمادگی دارند علاوه بر پروژه های این حوزه سفارشات شما در زمینه انجام پروژه های statistica و انجام پروژه NCSS در نیز تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت و کمترین قیمت تحویل شما بدهند
معرفی نرم افزار spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com نرم افزار SPSS یک نرم افزار بسیار قدرتمند در زمینه آمار می باشد. شما به راحتی می توانید انواع آمار توصیفی و استنباطی را به وسیله این نرم افزار به انجام برسانید نرم افزار spss محصول شرکت ibm می باشد که غول نرم افزارهای آماری در سراسر دنیا می باشد این نرم افزار با داشتن محیط کاربری بسیار جذاب کار را برای استفاده بسیار آسان کرده است کاربران در این نرم افزار میتوانند تمامی معادلات آماری و توصیفی خود را به بهترین روش ممکن انجام داده و بالاترین دقت را هم در نتایج کسب کنند.
نحوه سفارش پروژه spss
برای سفارش پروژه spss خود میتوانید از طریق فرم ثبت سفارش که در پایین سایت قرار دارد اقدام نمایید یا میتوانید با شماره ۰ تماس حاصل گرفته و مشاوره رایگان دریافت کنید. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com قیمت انجام پروژه spss
گروه متلب پروژه همیشه سعی داشته است مناسب ترین قیمت را در پروژه spss با متلب داشته باشد تا بتواند رضایت دانشجویان درانجام پروژه داشته باشد.
زمان انجام پروژه spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com زمان انجام پروژه spss با توجه به حجم سنگینی پروژه و زمان تعیین شده توسط دانشجو اعلام میشود ولی همیشه سعی شده است در مناسب زمان ممکن تحویل دانشجو شود.
کیفیت انجام پروژه spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا همیشه بالاترین کیقیت در پروژه spss با متلب داشته است با انتخاب گروه متخصص متلب پروژه خیال خود را از انجام پروژه هوش مصنوعی خود آسوده خاطر کنید و با بالاترین کیفیت کار خود را دریافت کنید.انجام پروژه های spss
انجام پروژه های spss ، سفارش پروژه spss توسط کارشناسان متلب با قیمت مناسب انجام میشود برای انجام پروژه spss میتوانید با شماره تماس بگیرید azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com در موارد فراوانی مشاهده شده است که افراد در پروژه spss دچار مشکل هستند و به دنبال یک جای مطمئن برای پروژه spss خود هستند
متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا آمادگی دارد کلیه پروژه های spss در تمامی مقاطع و در تمامی رشته ها بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت تحویل شما بدهد
انجام پروژه spss در متلب پروژه به صورت رقابتی انجام میشود و از بین چندین پیشنهاد کمترین قیمت خدمت شما اعلام میشود تمامی سفارشات spss انجام شده دارای گزارش کامل در فایل وورد خواهد بود و به صورت کامل در انجام پروژه خود قرار خواهید گرفت azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com شما میتوانید سفارش پروژه spss خود را به گروه متلب پروژه بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید spss را میتوان یکی از بهترین نرم افزارهای در حوزه داده کاوی و انجام پروژه های آمار دانست
اساتید متلب پروژه آمادگی دارند علاوه بر پروژه های این حوزه سفارشات شما در زمینه انجام پروژه های statistica و انجام پروژه NCSS در نیز تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت و کمترین قیمت تحویل شما بدهند
معرفی نرم افزار spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com نرم افزار SPSS یک نرم افزار بسیار قدرتمند در زمینه آمار می باشد. شما به راحتی می توانید انواع آمار توصیفی و استنباطی را به وسیله این نرم افزار به انجام برسانید نرم افزار spss محصول شرکت ibm می باشد که غول نرم افزارهای آماری در سراسر دنیا می باشد این نرم افزار با داشتن محیط کاربری بسیار جذاب کار را برای استفاده بسیار آسان کرده است کاربران در این نرم افزار میتوانند تمامی معادلات آماری و توصیفی خود را به بهترین روش ممکن انجام داده و بالاترین دقت را هم در نتایج کسب کنند.
نحوه سفارش پروژه spss
برای سفارش پروژه spss خود میتوانید از طریق فرم ثبت سفارش که در پایین سایت قرار دارد اقدام نمایید یا میتوانید با شماره ۰ تماس حاصل گرفته و مشاوره رایگان دریافت کنید. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com قیمت انجام پروژه spss
گروه متلب پروژه همیشه سعی داشته است مناسب ترین قیمت را در پروژه spss با متلب داشته باشد تا بتواند رضایت دانشجویان درانجام پروژه داشته باشد.
زمان انجام پروژه spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com زمان انجام پروژه spss با توجه به حجم سنگینی پروژه و زمان تعیین شده توسط دانشجو اعلام میشود ولی همیشه سعی شده است در مناسب زمان ممکن تحویل دانشجو شود.
کیفیت انجام پروژه spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا همیشه بالاترین کیقیت در پروژه spss با متلب داشته است با انتخاب گروه متخصص متلب پروژه خیال خود را از انجام پروژه هوش مصنوعی خود آسوده خاطر کنید و با بالاترین کیفیت کار خود را دریافت کنید.انجام پروژه های spss
انجام پروژه های spss ، سفارش پروژه spss توسط کارشناسان متلب با قیمت مناسب انجام میشود برای انجام پروژه spss میتوانید با شماره تماس بگیرید azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com در موارد فراوانی مشاهده شده است که افراد در پروژه spss دچار مشکل هستند و به دنبال یک جای مطمئن برای پروژه spss خود هستند
متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا آمادگی دارد کلیه پروژه های spss در تمامی مقاطع و در تمامی رشته ها بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت تحویل شما بدهد
انجام پروژه spss در متلب پروژه به صورت رقابتی انجام میشود و از بین چندین پیشنهاد کمترین قیمت خدمت شما اعلام میشود تمامی سفارشات spss انجام شده دارای گزارش کامل در فایل وورد خواهد بود و به صورت کامل در انجام پروژه خود قرار خواهید گرفت azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com شما میتوانید سفارش پروژه spss خود را به گروه متلب پروژه بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید spss را میتوان یکی از بهترین نرم افزارهای در حوزه داده کاوی و انجام پروژه های آمار دانست
اساتید متلب پروژه آمادگی دارند علاوه بر پروژه های این حوزه سفارشات شما در زمینه انجام پروژه های statistica و انجام پروژه NCSS در نیز تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت و کمترین قیمت تحویل شما بدهند
معرفی نرم افزار spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com نرم افزار SPSS یک نرم افزار بسیار قدرتمند در زمینه آمار می باشد. شما به راحتی می توانید انواع آمار توصیفی و استنباطی را به وسیله این نرم افزار به انجام برسانید نرم افزار spss محصول شرکت ibm می باشد که غول نرم افزارهای آماری در سراسر دنیا می باشد این نرم افزار با داشتن محیط کاربری بسیار جذاب کار را برای استفاده بسیار آسان کرده است کاربران در این نرم افزار میتوانند تمامی معادلات آماری و توصیفی خود را به بهترین روش ممکن انجام داده و بالاترین دقت را هم در نتایج کسب کنند.
نحوه سفارش پروژه spss
برای سفارش پروژه spss خود میتوانید از طریق فرم ثبت سفارش که در پایین سایت قرار دارد اقدام نمایید یا میتوانید با شماره ۰ تماس حاصل گرفته و مشاوره رایگان دریافت کنید. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com قیمت انجام پروژه spss
گروه متلب پروژه همیشه سعی داشته است مناسب ترین قیمت را در پروژه spss با متلب داشته باشد تا بتواند رضایت دانشجویان درانجام پروژه داشته باشد.
زمان انجام پروژه spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com زمان انجام پروژه spss با توجه به حجم سنگینی پروژه و زمان تعیین شده توسط دانشجو اعلام میشود ولی همیشه سعی شده است در مناسب زمان ممکن تحویل دانشجو شود.
کیفیت انجام پروژه spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا همیشه بالاترین کیقیت در پروژه spss با متلب داشته است با انتخاب گروه متخصص متلب پروژه خیال خود را از انجام پروژه هوش مصنوعی خود آسوده خاطر کنید و با بالاترین کیفیت کار خود را دریافت کنید.انجام پروژه های spss
انجام پروژه های spss ، سفارش پروژه spss توسط کارشناسان متلب با قیمت مناسب انجام میشود برای انجام پروژه spss میتوانید با شماره تماس بگیرید azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com در موارد فراوانی مشاهده شده است که افراد در پروژه spss دچار مشکل هستند و به دنبال یک جای مطمئن برای پروژه spss خود هستند
متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا آمادگی دارد کلیه پروژه های spss در تمامی مقاطع و در تمامی رشته ها بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت تحویل شما بدهد
انجام پروژه spss در متلب پروژه به صورت رقابتی انجام میشود و از بین چندین پیشنهاد کمترین قیمت خدمت شما اعلام میشود تمامی سفارشات spss انجام شده دارای گزارش کامل در فایل وورد خواهد بود و به صورت کامل در انجام پروژه خود قرار خواهید گرفت azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com شما میتوانید سفارش پروژه spss خود را به گروه متلب پروژه بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید spss را میتوان یکی از بهترین نرم افزارهای در حوزه داده کاوی و انجام پروژه های آمار دانست
اساتید متلب پروژه آمادگی دارند علاوه بر پروژه های این حوزه سفارشات شما در زمینه انجام پروژه های statistica و انجام پروژه NCSS در نیز تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت و کمترین قیمت تحویل شما بدهند
معرفی نرم افزار spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com نرم افزار SPSS یک نرم افزار بسیار قدرتمند در زمینه آمار می باشد. شما به راحتی می توانید انواع آمار توصیفی و استنباطی را به وسیله این نرم افزار به انجام برسانید نرم افزار spss محصول شرکت ibm می باشد که غول نرم افزارهای آماری در سراسر دنیا می باشد این نرم افزار با داشتن محیط کاربری بسیار جذاب کار را برای استفاده بسیار آسان کرده است کاربران در این نرم افزار میتوانند تمامی معادلات آماری و توصیفی خود را به بهترین روش ممکن انجام داده و بالاترین دقت را هم در نتایج کسب کنند.
نحوه سفارش پروژه spss
برای سفارش پروژه spss خود میتوانید از طریق فرم ثبت سفارش که در پایین سایت قرار دارد اقدام نمایید یا میتوانید با شماره ۰ تماس حاصل گرفته و مشاوره رایگان دریافت کنید. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com قیمت انجام پروژه spss
گروه متلب پروژه همیشه سعی داشته است مناسب ترین قیمت را در پروژه spss با متلب داشته باشد تا بتواند رضایت دانشجویان درانجام پروژه داشته باشد.
زمان انجام پروژه spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com زمان انجام پروژه spss با توجه به حجم سنگینی پروژه و زمان تعیین شده توسط دانشجو اعلام میشود ولی همیشه سعی شده است در مناسب زمان ممکن تحویل دانشجو شود.
کیفیت انجام پروژه spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا همیشه بالاترین کیقیت در پروژه spss با متلب داشته است با انتخاب گروه متخصص متلب پروژه خیال خود را از انجام پروژه هوش مصنوعی خود آسوده خاطر کنید و با بالاترین کیفیت کار خود را دریافت کنید.انجام پروژه های spss
انجام پروژه های spss ، سفارش پروژه spss توسط کارشناسان متلب با قیمت مناسب انجام میشود برای انجام پروژه spss میتوانید با شماره تماس بگیرید azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com در موارد فراوانی مشاهده شده است که افراد در پروژه spss دچار مشکل هستند و به دنبال یک جای مطمئن برای پروژه spss خود هستند
متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا آمادگی دارد کلیه پروژه های spss در تمامی مقاطع و در تمامی رشته ها بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت تحویل شما بدهد
انجام پروژه spss در متلب پروژه به صورت رقابتی انجام میشود و از بین چندین پیشنهاد کمترین قیمت خدمت شما اعلام میشود تمامی سفارشات spss انجام شده دارای گزارش کامل در فایل وورد خواهد بود و به صورت کامل در انجام پروژه خود قرار خواهید گرفت azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com شما میتوانید سفارش پروژه spss خود را به گروه متلب پروژه بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید spss را میتوان یکی از بهترین نرم افزارهای در حوزه داده کاوی و انجام پروژه های آمار دانست
اساتید متلب پروژه آمادگی دارند علاوه بر پروژه های این حوزه سفارشات شما در زمینه انجام پروژه های statistica و انجام پروژه NCSS در نیز تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت و کمترین قیمت تحویل شما بدهند
معرفی نرم افزار spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com نرم افزار SPSS یک نرم افزار بسیار قدرتمند در زمینه آمار می باشد. شما به راحتی می توانید انواع آمار توصیفی و استنباطی را به وسیله این نرم افزار به انجام برسانید نرم افزار spss محصول شرکت ibm می باشد که غول نرم افزارهای آماری در سراسر دنیا می باشد این نرم افزار با داشتن محیط کاربری بسیار جذاب کار را برای استفاده بسیار آسان کرده است کاربران در این نرم افزار میتوانند تمامی معادلات آماری و توصیفی خود را به بهترین روش ممکن انجام داده و بالاترین دقت را هم در نتایج کسب کنند.
نحوه سفارش پروژه spss
برای سفارش پروژه spss خود میتوانید از طریق فرم ثبت سفارش که در پایین سایت قرار دارد اقدام نمایید یا میتوانید با شماره ۰ تماس حاصل گرفته و مشاوره رایگان دریافت کنید. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com قیمت انجام پروژه spss
گروه متلب پروژه همیشه سعی داشته است مناسب ترین قیمت را در پروژه spss با متلب داشته باشد تا بتواند رضایت دانشجویان درانجام پروژه داشته باشد.
زمان انجام پروژه spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com زمان انجام پروژه spss با توجه به حجم سنگینی پروژه و زمان تعیین شده توسط دانشجو اعلام میشود ولی همیشه سعی شده است در مناسب زمان ممکن تحویل دانشجو شود.
کیفیت انجام پروژه spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا همیشه بالاترین کیقیت در پروژه spss با متلب داشته است با انتخاب گروه متخصص متلب پروژه خیال خود را از انجام پروژه هوش مصنوعی خود آسوده خاطر کنید و با بالاترین کیفیت کار خود را دریافت کنید.انجام پروژه های spss
انجام پروژه های spss ، سفارش پروژه spss توسط کارشناسان متلب با قیمت مناسب انجام میشود برای انجام پروژه spss میتوانید با شماره تماس بگیرید azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com در موارد فراوانی مشاهده شده است که افراد در پروژه spss دچار مشکل هستند و به دنبال یک جای مطمئن برای پروژه spss خود هستند
متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا آمادگی دارد کلیه پروژه های spss در تمامی مقاطع و در تمامی رشته ها بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت تحویل شما بدهد
انجام پروژه spss در متلب پروژه به صورت رقابتی انجام میشود و از بین چندین پیشنهاد کمترین قیمت خدمت شما اعلام میشود تمامی سفارشات spss انجام شده دارای گزارش کامل در فایل وورد خواهد بود و به صورت کامل در انجام پروژه خود قرار خواهید گرفت azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com شما میتوانید سفارش پروژه spss خود را به گروه متلب پروژه بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید spss را میتوان یکی از بهترین نرم افزارهای در حوزه داده کاوی و انجام پروژه های آمار دانست
اساتید متلب پروژه آمادگی دارند علاوه بر پروژه های این حوزه سفارشات شما در زمینه انجام پروژه های statistica و انجام پروژه NCSS در نیز تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت و کمترین قیمت تحویل شما بدهند
معرفی نرم افزار spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com نرم افزار SPSS یک نرم افزار بسیار قدرتمند در زمینه آمار می باشد. شما به راحتی می توانید انواع آمار توصیفی و استنباطی را به وسیله این نرم افزار به انجام برسانید نرم افزار spss محصول شرکت ibm می باشد که غول نرم افزارهای آماری در سراسر دنیا می باشد این نرم افزار با داشتن محیط کاربری بسیار جذاب کار را برای استفاده بسیار آسان کرده است کاربران در این نرم افزار میتوانند تمامی معادلات آماری و توصیفی خود را به بهترین روش ممکن انجام داده و بالاترین دقت را هم در نتایج کسب کنند.
نحوه سفارش پروژه spss
برای سفارش پروژه spss خود میتوانید از طریق فرم ثبت سفارش که در پایین سایت قرار دارد اقدام نمایید یا میتوانید با شماره ۰ تماس حاصل گرفته و مشاوره رایگان دریافت کنید. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com قیمت انجام پروژه spss
گروه متلب پروژه همیشه سعی داشته است مناسب ترین قیمت را در پروژه spss با متلب داشته باشد تا بتواند رضایت دانشجویان درانجام پروژه داشته باشد.
زمان انجام پروژه spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com زمان انجام پروژه spss با توجه به حجم سنگینی پروژه و زمان تعیین شده توسط دانشجو اعلام میشود ولی همیشه سعی شده است در مناسب زمان ممکن تحویل دانشجو شود.
کیفیت انجام پروژه spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا همیشه بالاترین کیقیت در پروژه spss با متلب داشته است با انتخاب گروه متخصص متلب پروژه خیال خود را از انجام پروژه هوش مصنوعی خود آسوده خاطر کنید و با بالاترین کیفیت کار خود را دریافت کنید.انجام پروژه های spss
انجام پروژه های spss ، سفارش پروژه spss توسط کارشناسان متلب با قیمت مناسب انجام میشود برای انجام پروژه spss میتوانید با شماره تماس بگیرید azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com در موارد فراوانی مشاهده شده است که افراد در پروژه spss دچار مشکل هستند و به دنبال یک جای مطمئن برای پروژه spss خود هستند
متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا آمادگی دارد کلیه پروژه های spss در تمامی مقاطع و در تمامی رشته ها بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت تحویل شما بدهد
انجام پروژه spss در متلب پروژه به صورت رقابتی انجام میشود و از بین چندین پیشنهاد کمترین قیمت خدمت شما اعلام میشود تمامی سفارشات spss انجام شده دارای گزارش کامل در فایل وورد خواهد بود و به صورت کامل در انجام پروژه خود قرار خواهید گرفت azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com شما میتوانید سفارش پروژه spss خود را به گروه متلب پروژه بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید spss را میتوان یکی از بهترین نرم افزارهای در حوزه داده کاوی و انجام پروژه های آمار دانست
اساتید متلب پروژه آمادگی دارند علاوه بر پروژه های این حوزه سفارشات شما در زمینه انجام پروژه های statistica و انجام پروژه NCSS در نیز تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت و کمترین قیمت تحویل شما بدهند
معرفی نرم افزار spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com نرم افزار SPSS یک نرم افزار بسیار قدرتمند در زمینه آمار می باشد. شما به راحتی می توانید انواع آمار توصیفی و استنباطی را به وسیله این نرم افزار به انجام برسانید نرم افزار spss محصول شرکت ibm می باشد که غول نرم افزارهای آماری در سراسر دنیا می باشد این نرم افزار با داشتن محیط کاربری بسیار جذاب کار را برای استفاده بسیار آسان کرده است کاربران در این نرم افزار میتوانند تمامی معادلات آماری و توصیفی خود را به بهترین روش ممکن انجام داده و بالاترین دقت را هم در نتایج کسب کنند.
نحوه سفارش پروژه spss
برای سفارش پروژه spss خود میتوانید از طریق فرم ثبت سفارش که در پایین سایت قرار دارد اقدام نمایید یا میتوانید با شماره ۰ تماس حاصل گرفته و مشاوره رایگان دریافت کنید. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com قیمت انجام پروژه spss
گروه متلب پروژه همیشه سعی داشته است مناسب ترین قیمت را در پروژه spss با متلب داشته باشد تا بتواند رضایت دانشجویان درانجام پروژه داشته باشد.
زمان انجام پروژه spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com زمان انجام پروژه spss با توجه به حجم سنگینی پروژه و زمان تعیین شده توسط دانشجو اعلام میشود ولی همیشه سعی شده است در مناسب زمان ممکن تحویل دانشجو شود.
کیفیت انجام پروژه spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا همیشه بالاترین کیقیت در پروژه spss با متلب داشته است با انتخاب گروه متخصص متلب پروژه خیال خود را از انجام پروژه هوش مصنوعی خود آسوده خاطر کنید و با بالاترین کیفیت کار خود را دریافت کنید.انجام پروژه های spss
انجام پروژه های spss ، سفارش پروژه spss توسط کارشناسان متلب با قیمت مناسب انجام میشود برای انجام پروژه spss میتوانید با شماره تماس بگیرید azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com در موارد فراوانی مشاهده شده است که افراد در پروژه spss دچار مشکل هستند و به دنبال یک جای مطمئن برای پروژه spss خود هستند
متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا آمادگی دارد کلیه پروژه های spss در تمامی مقاطع و در تمامی رشته ها بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت تحویل شما بدهد
انجام پروژه spss در متلب پروژه به صورت رقابتی انجام میشود و از بین چندین پیشنهاد کمترین قیمت خدمت شما اعلام میشود تمامی سفارشات spss انجام شده دارای گزارش کامل در فایل وورد خواهد بود و به صورت کامل در انجام پروژه خود قرار خواهید گرفت azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com شما میتوانید سفارش پروژه spss خود را به گروه متلب پروژه بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید spss را میتوان یکی از بهترین نرم افزارهای در حوزه داده کاوی و انجام پروژه های آمار دانست
اساتید متلب پروژه آمادگی دارند علاوه بر پروژه های این حوزه سفارشات شما در زمینه انجام پروژه های statistica و انجام پروژه NCSS در نیز تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت و کمترین قیمت تحویل شما بدهند
معرفی نرم افزار spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com نرم افزار SPSS یک نرم افزار بسیار قدرتمند در زمینه آمار می باشد. شما به راحتی می توانید انواع آمار توصیفی و استنباطی را به وسیله این نرم افزار به انجام برسانید نرم افزار spss محصول شرکت ibm می باشد که غول نرم افزارهای آماری در سراسر دنیا می باشد این نرم افزار با داشتن محیط کاربری بسیار جذاب کار را برای استفاده بسیار آسان کرده است کاربران در این نرم افزار میتوانند تمامی معادلات آماری و توصیفی خود را به بهترین روش ممکن انجام داده و بالاترین دقت را هم در نتایج کسب کنند.
نحوه سفارش پروژه spss
برای سفارش پروژه spss خود میتوانید از طریق فرم ثبت سفارش که در پایین سایت قرار دارد اقدام نمایید یا میتوانید با شماره ۰ تماس حاصل گرفته و مشاوره رایگان دریافت کنید. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com قیمت انجام پروژه spss
گروه متلب پروژه همیشه سعی داشته است مناسب ترین قیمت را در پروژه spss با متلب داشته باشد تا بتواند رضایت دانشجویان درانجام پروژه داشته باشد.
زمان انجام پروژه spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com زمان انجام پروژه spss با توجه به حجم سنگینی پروژه و زمان تعیین شده توسط دانشجو اعلام میشود ولی همیشه سعی شده است در مناسب زمان ممکن تحویل دانشجو شود.
کیفیت انجام پروژه spss azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا همیشه بالاترین کیقیت در پروژه spss با متلب داشته است با انتخاب گروه متخصص متلب پروژه خیال خود را از انجام پروژه هوش مصنوعی خود آسوده خاطر کنید و با بالاترین کیفیت کار خود را دریافت کنید.
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 279
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com انجام پروژه های داده کاوی توسط کارشناسان مجرب متلب پروژه با تمامی نرم افزار های داده کاوی با کمترین قیمت انجام میشود. برای انجام پروژه دانشجویی داده کاوی خود میتوانید با شماره تماس بگیرید.
در اکثر مواقع شاهدیم کاربران در انجام پروژه داده کاوی خود دچار اشکال هستند و به دنبال یک مکان مطمئن برای پروژه خود هستند ما به شما اطمینان خاطر میدهیم مطمئن ترین مکان را برای پروژه داده کاوی خود انتخاب کرده اید.
متلب پروژه با تجربه و تخصص بالا در پروژه داده کاوی آمادگی دارد تمامی سفارشات شما را در این حوزه بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت و کمترین قیمت تحویل شما بدهد.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
داده کاوی توسط نرم افزارهای مختلفی انجام میشود ولی متلب را میتوان اصلی ترین نرم افزار داده کاوی دانست انجام پروژه داده کاوی با متلب توسط اساتیدی با تجربه ایران انجام میشود که سابقه همکاری چندین ساله با متلب دارند.
آشنایی با داده کاوی
امروزه اکثر شرکت ها و سازمان های بزرگ تجاری با حجم انبوهی از داده ه و اطلاعات مواجه هستند که هدف نهایی آنها رسیدن به بالاترین سودهی و کسب رضایت مندی مشتریان می باشد داده کاوی علم استخراج اطلاعات از میان حجم انبوهی از داده ها می باشد که به وسله انسان قابل انجام نمی باشد داده کاوی با استفاده از الگوریتم های مختلف خود استراژی مورد نظر را پیش روی مدیران قرار میدهد و اطلاعاتی موردنظر مدیران از طریق فرایندهای داده کاوی الگوریتم موردنظر استخراج میشود و در نهایت به صورت یک نمودار یا مدل گرافیکی ترسیم میشود امروزه کمتر شرکت یا موسسه تجاری را خواهید یافت که از علم داده کاوی برای پیش بردن اهداف نهایی خود استفاده ننمایند و میتوان نتیجه گرفت رسیدن به سودهی بالا و رضایت مندی مشتریان بدون استفاده از فرآیندهای داده کاوی میسر نیست. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com سایر خدمات متلب پروژه
انجام پروژه های هوش مصنوعی
انجام پروژه های شبکه عصبی
انجام پروژه های پردازش تصویر
انجام پروژه های پایتون
انجام پروژه های شبیه سازی
انجام پروژه های جاوا
انجام پروژه منطق فازی azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com برای سفارش پروژه داده کاوی باید چه کار کنم ؟
برای سفارش انجام پروژه های داده کاوی باید سفارش خود را از طریق فرم ثبت سفارش ارسال کنید یا می توانید شما میتوانید با شماره تماس بگیرید
زمان پروژه داده کاوی چقدر می باشد ؟
انجام پروژه های داده کاوی در متلب پروژه طبق زمان خواسته شده مشتری تنظیم میشود ولی سعی میشود در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود
کیفیت در پروژه داده کاوی به چه صورت خواهد بود ؟ azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com کیفیت در انجام پروژه های داده کاوی از اصلی ترین اهداف گروه متلب پروژه می باشد بالاترین کیفیت در پروژه پایتون همواره هدف متلب پروژه بوده است
چگونه از پروژه داده کاوی مطمئن شویم ؟
اطمینان از انجام پروژه های داده کاوی با توجه به کیفیت بالای سفارشات انجام شده در متلب پروژه مشخص می باشد متلب پروژه همواره مفتخر بوده اطمینان شما را توانسته فراهم کند.
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 303
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
دانلود پروژه آماده داده کاوی با نرم افزار وکا(weka) azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com پروژه داده کاوی با وکا Weka به عنوان اولین نرم افزار Source Open در داده کاوی از مقبولیت بسیار باالیی در محافل آکادمیک برخوردار می باشد. پشتیبانی از طیف گسترده ای از الگوریتم های داده کاوی آن را به گزینه ای قابل قبول برای انجام پروژه های تحقیقاتی و دانشگاهی مبدل نموده است.
هرچند این ابزار در پشتیبانی از اجرای فرآیند داده کاوی در قالب پروژه های حرفه ای و بلند مدت دارای ضعف های جدی می باشد اما به علت تنوع زیاد در الگوریتم های مدلسازی به عنوان یک ابزار پرکاربرد در کنار سایر ابزارها مورد استفاده قرار می گیرد.
پروژه وکا weka
تا به امروز نرم افزارهای تجاری و آموزشی فراوانی برای داده کاوی در حوزه های مختلف داده ها به دنیای علم و فناوری عرضه شده اند. هریک از آنها با توجه به نوع اصلی داده هایی که مورد کاوش قرار میدهند، روی الگوریتمهای خاصی متمرکز شده اند. مقایسه دقیق و علمی این ابزارها باید از جنبه های متفاوت و متعددی مانند تنوع انواع و فرمت داده های ورودی، حجم ممکن برای پردازش داده ها، الگـوریتمهای پیاده سـازی شده، روشهای ارزیابی نتایج، روشهای مصـور سـازی، روشهای پیش پردازش داده ها، واسطهای کاربر پسند، پلتفرمهای سازگار برای اجرا،قیمت و در دسترس بودن نرم افزار صورت گیرد. از آن میان، نرم افزار Weka با داشتن امکانات بسیار گسترده،امکان مقایسه خروجی روشهای مختلف با هم، راهنمای خوب، واسط گرافیگی کارا، سازگاری با سایر برنامه های ویندوزی، و از همه مهمتر وجود کتابی بسیار جامع و مرتبط با آن [Data Mining, witten et Al. 2005 ] ، معرفی میشود. یک پروژه داده کاوی با نرم افزار weka که data base از سایت UCI گرفته شده و از تکنیک های classify و clustering و association حداقل یکی از هرکدوم انجام شده که دیتاست Pima , Balloons استفاده گردیده است و همچنین درخت تصمیم j48 , Naive BAyes , Kmeans در این پروژه بکارگیری شده اند .کل کار پرینت به صورت عکس در word قرار داده شده است.و همچنین به همراه تحلیل و گزارش پروژه نیز می باشد
این پروژه توسط تیم همیارپروژه در نرم افزار وکا(Weka) انجام شده است و برای عزیزان علاقه مند با قیمتی مناسب جهت دانلود قرار داده شده است.جهت دانلود فایل پروژه آن را از طریق لینک زیر خریداری نمایید.
دسته : پروژه ها, پروژه وکا (Weka), داده کاوی و بیگ دیتا برچسب : celementain, rapid miner, weka, انجام پروژه با نرم افزار weka, انجام پروژه با وکا, انجام پروژه داده کاوی, انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر, انجامن پروژه های داده کاوی, پروژه آماده داده کاوی, پروژه داده کاوی با نرم افزار کلمنتیاین, پروژه داده کاوی با وکا, داده کاوی با I2, داده کاوی با پایتون, داده کاوی با متلب, داده کاوی با متلب و پایتون, داده کاوی با وکا, سایت داده کاوی, سفارش پروژه داده کاوی, سفارش پروژه داده کاوی دانشجویی, سفارش پروژه های دانشجویی, نرم افزار وکا, همیارپروژه, وکا
پروژه های آماده
اولویت بندی سدها با استفاده از الگوریتم ژنتیک بدست آوردن اطلاعات پورت سریال در متلب پایان نامه ای با موضوع “امنیت در شبکه های اجتماعی” پروژه داده کاوی با نرم افزار وکا (weka) پروژه دخیره اطلاعات مخاطبین بصورت رمزشده در اندروید پروژه لاگرانژ در متلب
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
پیاده ساری شبکه عصبی با دو لایه مخفی با back propagation
پیاده سازی بازی ترای هارد در پایتون پیاده سازی تابع XOR در الگوریتم پس انتشار پیاده سازی شبکه عصبی با دو لایه مخفی پیاده سازی شبکه عصبی با دو لایه مخفی و back propagation با استفاده از تول باکس متلب پیاده سازی شبکه عصبی تک لایه(MLP) با بک پروپگیشن بدون استفاده از تولباکس متلب پیاده سازی مقاله “کنترلرفرکانس بار (LFC) برای بهبود عملکرد پویا سیستم قدرت “ پیاده سازی مقاله ای با عنوان “پیشبینی بارش اصفهان با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی” پیاده سازی مقاله تصمیم گیری چند شاخصه جهت بهبود سیستم های قدرت پیاده سازی مقاله شبکه های بیسیم نسل ۵ و امنیت لایه فیزیکی پروژه آماده داده کاوی با وکا (weka) تشخیص اعداد دستنویس به وسیله شبکه عصبی و تکنیک ته نشینی به همراه مقاله تشخیص بیماری تیروئید با استفاده از کلاسبندی بیزین تشخیص چهره با استفاده از پردازش تصویر در نورپردازی های مختلف تشخیص سرطان سینه در متلب تشخیص ضایعات کیست دهان با استفاده از پردازش تصویر تشخیص مذهب یک کشور براساس ویژگی های پرچم آن با استفاده ازشبکه عصبی و الگوریتم Gradient descent تشخیص میزان تاثیر دیابت بر شبکیه چشم تشخیص هواپیما در تصاویر ماهوار ه ای به کمک SVM تصمیمگیری چند هدفه درخصوص اولویت خطوط شبکه اتوبوس شهری
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
حل تمرینات درس نظریه زبان ها و ماشین ها
حل چند تمرین کاربردی در رشته مهندسی صنایع حل مساله n وزیر با استفاده از الگوریتم ژنتیک حل مساله فروشنده دوره گرد با استفاده از simulated annealing حل و کد نویسی یک معادله درجه ۶ با استفاده از روش لاگرانژ-تفاضل تقسیمی-ضرایب نا معین حل یک تمرین fitness error در متلب دسته بندی مجموعه داده های خرده فروشی آنلاین با استفاده از الگوریتم KNN روش های Off-loading و Fog Computing در محاسبات ابری شبیه سازی تابع XOR با MLP فقط با وجود یک نورون شبیه سازی تابع XOR با الگوریتم پس انتشار خطا(backpropagation) شناسایی اثر انگشت با پردازش تصویر شناسایی سرطان کبد از تصاویر CTscan با استفاده از پردازش تصویر طراحی ماشین یادگیر پارامتریکی با استفاده از الگوی بیزین کلاسبندی با روش نزدیک ترین همسایه(KNN) کلاسبندی داده ها با روش ماشین بردار پشتیبان مخفی کردن فایل اکسل در تصویر در متلب مدل سازی ترکیب گاوسی مبتنی بر تخمین ماتریس دقت مقاله آماده در حوزه آموزش الکترونیکی توسط معلمان مقاله آماده وب معنایی و مدیریت اطلاعات بر پایه معنا در پایگاه داده های رابطه ای مقاله ترجمه شده با موضوع گراف های هش مربوط به توزیع کلید مقاله دولت الکترونیک و ارائه اطلاعات و داده های باز دولتی به کاربران مقاله شبکه عصبی کانولوشن عمیق – CNN و طبقه بندی تصاویر بزرگ با تعداد بالا مقاله کاربردهای داده کاوی در هوش تجاری میزان تاثیر چند پارامتر روی عملکرد ورزشکاران با استفاده از ماشین یادگیر بیزین azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 365
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
پروژه های شبیه سازی شده با WEKA
Home پروژه های شبیه سازی شده با WEKA azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com (Weka) ﻧﺮﻡ ﺍﻓﺰﺍﺭ ﻭﮐﺎ
ﻣﻘﺪﻣﻪ
ایتدا قبل از این که بخواهیم در مورد این نرم افزار توضیح دهیم ، به حوزه ی مورد استفاده ی آن اشاره ای می کنیم و در مورد داده کاوی در این نرم افزار توضیح می دهیم.
داده کاوی یا دیتاماینینگ ، در هسته ی خود ، به معنی تبدیل مقدار زیادی از داده به قسمت های معنی دار و با قواعد را می گویند. به عبارت دیگر ، می تواند به دو قسمت تقسیم بندی شود:
به شکل مستقیم و به شکل غیر مستقیم . در داده کاوی به شکل مستقیم شما قصد دارید که یک مقدار داده های یک نقطه ی مشخصی را پیش بینی کنید .
مانند پیش بینی رشد قیمت خانه و پیش بینی برای خرید در زمانی مشخص
در شکل غیر مستقیم ، شما تعدادی گروه داده ایجاد می کنید یا تعدادی الگو در داده های موجود پیدا کنید .
داده کاوی صرفا در حوزه شرکت های بزرگ و نرم افزار های گران قیمت نیست . در واقع یک نوع نرم افزار وجود دارد که بتواند تقریبا همه ی همان چیزهایی که نرم افزار های گران انجام می دهند ، انجام دهد . آن نرم افزار همان وکا است. وکا محصول و ساخته شده ی دانشگاه وایکاتو در نیوزلند است و در ابتدا در سال ۱۹۹۷ طراحی و توسعه داده شد.
وکا از الگوریتم های زیادی برخوردار است که می توان به شکل زیربه آنها اشاره کرد : azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com طبقه بندی : درخت تصمیم ، نزدیک ترین نقطه ها ،الگوریتم کوتاه ترین مسیر ، بیز ساده
پیش بینی کردن : رگرسیون خطی و غیر خطی ، الگوریتم ادراکی
روش های متا : الگوریتم کیسه ، الگوریتم افزایش
این روش ها در قسمت های یادگیری ماشین با نظارت و بدون نطارت و همچنین تقویتی و خود تکمیلی تقسیم می شوند.
الگوریتم های زیادی در این نرم افزار وجود دارند که به اختصار به تعدادی از انها اشاره کردیم .
البته در مورد الگوریتم های ناشناخته تر دیگر نیز وکا یک باکسی فراهم کرده تا اطلاعات اولیه ای برای اشنایی با آن به شما بدهد اینگونه بتوانید حداقل اطلاعات راجع به آن الگوریتم را داشته باشید .
ﻭﮐﺎ ﺷﺎﻣﻞ ﻣﺠﻤﻮﻋﻪ ﺍﯼ ﺍﺯ ﺍﺑﺰﺍﺭ ﻫﺎﯼ ﺩﻳﺪﺍﺭﯼ ﺳﺎﺯﯼ ﻭ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎﻳﯽ ﺑﺮﺍﯼ ﺁﻧﺎﻟﻴﺰ ﻭ ﺑﺮﺭﺳﯽ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎ ﻭ ﭘﻴﺶ ﺑﻴﻨﯽ ﺁﻧﻬﺎ ﻣﯽ ﺑﺎﺷﺪ ﮐﻪ ﺭﺍﺑﻂ ﮐﺎﺭﺑﺮﯼ ﮔﺮﺍﻓﻴﮑﯽ ﺁﻥ ﮐﺎﺭ ﺑﺮﺍﯼ ﺩﺳﺘﺮﺳﯽ ﺑﻪ ﺍﻳﻦ ﺗﻮﺍﺑﻊ ﻭ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎ ﺭﺍ ﺁﺳﺎﻥ ﺗﺮ ﮐﺮﺩﻩ ﺍﺳﺖ. ﺩﺭ ﻣﺪﻝ ﻫﺎﯼ ﻗﺒﻠﯽ ﻭﮐﺎ ﺑﻪ ﺯﺑﺎﻥ ﻫﺎﯼ ﺩﻳﮕﺮ ﭘﻴﺎﺩﻩ ﺳﺎﺯﯼ ﺷﺪﻩ ﺑﻮﺩ ﻭ ﺍﺯ ﺍﻳﻦ ﺭﺍﺑﻂ ﮐﺎﺭﺑﺮﯼ ﺑﺮﺧﻮﺭﺩﺍﺭ ﻧﺒﻮﺩ. ﺁﺧﺮﻳﻦ ﻭﺭﮊﻥ ﺍﻳﻦ ﻧﺮﻡ ﺍﻓﺰﺍﺭ ﻭﺭﮊﻥ ۳ ﺁﻥ ﻣﯽ ﺑﺎﺷﺪ ﮐﻪ ﺷﺎﻣﻞ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎﯼ ﻳﺎﺩﮔﻴﺮﯼ ﻣﺎﺷﻴﻦ ﺯﻳﺎﺩﯼ ﻣﯽ ﺑﺎﺷﺪ . azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com ﺑﺮﺍﯼ ﻓﺎﻳﺪﻩ ﻫﺎﯼ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﺍﻳﻦ ﻧﺮﻡ ﺍﻓﺰﺍﺭ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻥ ﺭﺍﻳﮕﺎﻥ ﺑﻮﺩﻥ ﺁﻥ ﺭﺍ ﻧﺎﻡ ﺑﺮﺩ ﻭ ﺍﻳﻦ ﮐﻪ ﺍﻳﻦ ﻧﺮﻡ ﺍﻓﺰﺍﺭ ﻭﺍﺑﺴﺘﻪ ﺑﻪ ﭘﻠﺘﻔﺮﻡ ﺧﺎﺻﯽ ﻧﻴﺴﺖ ﻭ ﺑﺮ ﺭﻭﯼ ﺗﻤﺎﻡ ﭘﻠﺘﻔﺮﻡ ﻫﺎﯼ ﻣﺤﺎﺳﺒﺎﺗﯽ ﮐﻪ ﺟﺎﻭﺍ ﺩﺍﺷﺘﻪ ﺑﺎﺷﻨﺪ ﻗﺎﺑﻞ ﻧﺼﺐ ﻣﯽ ﺑﺎﺷﺪ.
ﻭﮐﺎ ﺍﺯ ﺍﺳﺘﺎﻧﺪﺍﺭﺩ ﻫﺎﯼ ﺯﻳﺎﺩﯼ ﺑﺮﺍﯼ ﺩﺍﺩﻩ ﮐﺎﻭﯼ ﺑﻪ ﺧﺼﻮﺹ پردازش کزدن ، کلاستر بندی ، طبقه بندی و رگرسیون برخوردار می باشد. ﺑﺮﺧﻮﺭﺩﺍﺭﯼ ﺍﺯ ﺍﻳﻦ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎ ﺑﺎ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﻓﺎﻳﻞ ﻫﺎﯼ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎ ﺍﻣﮑﺎﻥ ﭘﺬﻳﺮ ﻣﯽ ﺑﺎﺷﺪ . ﻭﮐﺎ ﺍﻣﮑﺎﻥ ﺩﺳﺘﺮﺳﯽ ﺑﻪ ﭘﺎﻳﮕﺎﻩ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎﯼ ﭘﻴﺎﺩﻩ ﺷﺪﻩ ﺑﺎ ﺯﻳﺎﻥ ﺍﺳﮑﻴﻮﻝ ﺭﺍ ﻧﻴﺰ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﻣﯽ ﮐﻨﺪ ﻭ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻧﺪ ﻧﺘﺎﻳﺞ ﻣﻮﺭﺩ ﻧﻈﺮ ﺭﺍ ﺩﺭ ﻗﺎﻟﺐ ﻳﮏ ﭘﺮﺱ ﻭ ﺟﻮ ﺑﺎ ﭘﺎﻳﮕﺎﻩ ﺩﺍﺩﻩ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﮐﻨﺪ.
رابط کاربری اصلی وکا ، اکسئلورر می باشد اما از قسمت های دیگر نیز امکان دسترسی به توابع موجود می باشد. قسمت های دیگر نرم افزار شامل یک آزمایشگر ، ﻳﮏ ﮔﺮﺍﻑ ﮐﻨﺘﺮﻝ ﺟﺮﻳﺎﻥ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎ ﻭ ﻳﮏ ﺧﻂ ﻓﺮﻣﺎﻥ ﺳﺎﺩﻩ ﻣﯽ ﺑﺎﺷﺪ .
ﻗﺴﻤﺖ ﺍﮐﺴﭙﻠﻮﺭﺭ ﺩﺭ ﻭﮐﺎ ﭼﻨﺪ ﭘﻨﻞ ﺑﺮﺍﯼ ﺩﺳﺘﺮﺳﯽ ﺑﻪ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎ ﻭ ﻭﻳﮋﮔﯽ ﻫﺎ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﮐﺮﺩﻩ ﺍﺳﺖ .
۱ – ﭘﻴﺶ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ : ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻗﺴﻤﺖ ﺍﻣﮑﺎﻥ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎ ﺑﻪ ﺷﮑﻞ ﻓﺎﻳﻞ ﻭﺭﻭﺩﯼ ARFF ،csv ﻳﺎ ﺍﺭﺗﺒﺎﻁ ﺑﺎ ﭘﺎﻳﮕﺎﻩ ﺩﺍﺩﻩ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ .
۲ – ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﯼ : ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻗﺴﻤﺖ ﺍﻣﮑﺎﻥ ﺍﺿﺎﻓﻪ ﮐﺮﺩﻥ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎﯼ ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﯼ ﻳﺎ ﺭﮔﺮﺳﻴﻮﻥ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﺷﺪﻩ ﺗﺎ ﮐﺎﺭﺑﺮ ﺑﻪ ﺳﺎﺩﮔﯽ ﺑﺘﻮﺍﻧﺪ ﺍﺯ ﺗﻌﺪﺍﺩ ﺯﻳﺎﺩﯼ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎﯼ ﻣﺮﺑﻮﻃﻪ ﺑﻪ ﻋﻨﻮﺍﻥ ﻣﺜﺎﻝ ROC ، ﺩﺭﺧﺖ ﺗﺼﻤﻴﻢ ﻭ … ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﮐﻨﺪ. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com ۳ – ﻭﺍﺑﺴﺘﮕﯽ : ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻗﺴﻤﺖ ﻳﮏ ﺩﺳﺘﺮﺳﯽ ﺑﻪ ﺑﺨﺶ ﻗﻮﺍﻧﻴﻦ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﺷﺪﻩ ﺗﺎ ﺍﺭﺗﺒﺎﻁ ﻣﻴﺎﻥ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎ ﻭ ﻗﻮﺍﻧﻴﻦ ﺩﻳﺪﻩ ﺷﻮﺩ.
۴ – ﮐﻼﺳﺘﺮ : ﺍﻳﻦ ﻗﺴﻤﺖ ﺍﻣﮑﺎﻥ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﺗﮑﻨﻴﮏ ﻫﺎﯼ ﮐﻼﺳﺘﺮﻳﻨﮓ ﺭﺍ ﺑﺮﺍﯼ ﻣﺎ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﻣﯽ ﮐﻨﺪ ﮐﻪ ﺑﺮﺍﯼ ﻣﺜﺎﻝ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻥ ﺑﻪ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ k-means ﺍﺷﺎﺭﻩ ﮐﺮﺩ. ﻫﻤﭽﻨﻴﻦ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺑﺨﺶ ﭘﻴﺎﺩﻩ ﺳﺎﺯﯼ ﻫﺎﯼ ﺩﻳﮕﺮﯼ ﺑﺮﺍﯼ ﺗﻮﺯﻳﻊ ﻫﺎﯼ ﻧﺮﻣﺎﻝ ﻧﻴﺰ ﻭﺟﻮﺩ ﺩﺍﺭﺩ.
۵ – ﻧﻤﺎﺩﻳﻨﻪ ﺳﺎﺯﯼ : ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺑﺨﺶ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻥ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﯼ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎ ﺑﺮ ﺭﻭﯼ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎ ﺭﺍ ﺑﻪ ﺷﮑﻞ ﭘﻼﺕ ﻭ ﻧﻤﻮﺩﺍﺭ ﻣﺸﺎﻫﺪ ﮐﺮﺩ.
ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎﯼ ﻭﮐﺎ
ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻗﺴﻤﺖ ﺍﺑﺘﺪﺍ ﺑﻪ ﺗﻮﺿﻴﺢ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﺭﮔﺮﺳﻴﻮﻥ ﻭ ﮐﺎﺭﺑﺮﺩ ﺁﻥ ﺩﺭ ﻭﮐﺎ ﻣﯽ ﭘﺮﺩﺍﺯﻳﻢ :
ﺭﮔﺮﺳﻴﻮﻥ ﻳﮑﯽ ﺍﺯ ﺳﺎﺩﻩ ﺗﺮﻳﻦ ﺭﻭﺵ ﻫﺎ ﺑﺮﺍﯼ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺩﺭ ﻭﮐﺎ ﺍﺳﺖ ﺍﻣﺎ ﺑﻪ ﺗﻨﺎﺳﺐ ﺍﺯ ﻗﺪﺭﺕ ﮐﻤﺘﺮﯼ ﻧﻴﺰ ﺑﺮﺧﻮﺭﺩﺍﺭ ﺍﺳﺖ . ﺍﻳﻦ ﻣﺪﻝ ﺑﻪ ﺳﺎﺩﮔﯽ ﺍﻳﻦ ﺍﺳﺖ ﮐﻪ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻧﺪ ﻳﮏ ﻭﺭﻭﺩﯼ ﺑﮕﻴﺮﺩ ﻭ ﻳﮏ ﺧﺮﻭﺟﯽ ﺑﺪﻫﺪ . ﺍﻟﺒﺘﻪ ﻣﻘﺎﺩﻳﺮ ﭘﻴﭽﻴﺪﻩ ﺗﺮﯼ ﺍﺯ ﺍﻳﻦ ﻧﻴﺰ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻧﺪ ﺩﺭﻳﺎﻓﺖ ﮐﻨﺪ ﻭ ﺧﺮﻭﺟﯽ ﻫﺎﯼ ﻣﺘﻨﺎﺳﺒﯽ ﺑﺎ ﺁﻥ ﻧﻴﺰ ﺑﺪﻫﺪ. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com ﺑﻪ ﺑﻴﺎﻧﯽ ﺩﻳﮕﺮ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻥ ﮔﻔﺖ ﮐﻪ ﺭﮔﺮﺳﻴﻮﻥ ﺣﻮﻝ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎﻳﯽ ﺑﺎ ﻳﮏ ﻧﻮﻉ ﺍﻋﻤﺎﻝ ﻣﯽ ﺷﻮﻧﺪ. ﺑﺮﺍﯼ ﻣﺜﺎﻝ ﻳﮏ ﺳﺮﯼ ﻣﺘﻐﻴﺮ ﻫﺎﯼ ﻣﺴﺘﻘﻞ ﻭﺟﻮﺩ ﺩﺍﺭﻧﺪ ﮐﻪ ﻫﻨﮕﺎﻣﯽ ﮐﻪ ﺑﺎ ﻫﻢ ﻣﺘﺼﻞ ﻣﯽ ﺷﻮﻧﺪ ﻳﮏ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﻭﺍﺑﺴﺘﻪ ﺑﻪ ﻫﻢ ﺭﺍ ﻣﯽ ﺳﺎﺯﻧﺪ.
ﻫﻤﭽﻨﻴﻦ ﺍﺯ ﺭﮔﺮﺳﻴﻮﻥ ﺑﺮﺍﯼ ﭘﻴﺶ ﺑﻴﻨﯽ ﮐﺮﺩﻥ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﺍﺯ ﻳﮏ ﺳﺮﯼ ﻣﺘﻐﻴﺮ ﻫﺎﯼ ﻣﺴﺘﻘﻞ ﻧﺎﺷﻨﺎﺧﺘﻪ ﻧﻴﺰ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﻣﯽ ﺷﻮﺩ. ﺑﺮﺍﯼ ﻣﺜﺎﻝ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻥ ﺑﻪ ﺭﻭﺵ ﭘﻴﺶ ﺑﻴﻨﯽ ﻗﻴﻤﺖ ﺧﺎﻧﻪ ﺑﺎ ﺭﮔﺮﺳﻴﻮﻥ ﺍﺷﺎﺭﻩ ﮐﺮﺩ. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 294
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
فارش انجام پروژه داده کاوی با وکا(weka) سفارش انجام پروژه داده کاوی با وکا(weka) azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com سفارش انجام پروژه داده کاوی با وکا(weka): در اکثر مواقع مشاهده میشود دانشجویان درانجام پروژه های داده کاوی یا data mining با استفاده از نرم افزار وکا(weka) مشکل دارند و به دنبال یک جای مطمئن برای پروژه داده کاوی خود هستند.
گروه برنامه نویسان ناب لرنینگ متشکل از یک تیم برنامه نویس و دیتاماینر ماهر از بزرگترین و معتبرترین دانشگاههای ایران آمادگی دارد تا در سریعترین زمان و نازلترین قیمت سفارش پروژه های داده کاوی و برنامه نویسی شما را با وکا بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت تحویل دهد.
انجام پروژه های داده کاوی وکا یکی دیگر از خدمات گروه تخصصی ناب لرنینگ می باشد که با داشتن تجربه بالا در انجام مدلسازی و شبیه سازیهای کامپیوتری، پروژه های داده کاوی شما رو ١٠٠٪ تضمین میکند. لازم به ذکر است که شرکت رایان پژوهان پارسه بعنوان نماینده سایت رسمی ناب لرنینگ با کادر مجرب خود به نمایندگی دکتر بهنام حیدری تا کنون ٩٠٠٠ پروژه داده کاوی با نرم افزار وکا را به اتمام رسانیده است.
جهت ثبت سفارش سریع کافیست بر روی تصویر زیر کلیک نمایید.
سفارش انجام پروژه داده کاوی با وکا(weka) azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com مشاوره و انجام پروژه های داده کاوی توسط کارشناسان سایت رسمی ناب لرنینگ با قیمت دانشجویی و در کمترین زمان ممکن انجام میشود. ناب لرنینگ با ارائه گزارش جامع، شما را به صورت کامل در نحوه انجام پروژه خود قرار خواهند داد و شما را از سایت های دیگه بی نیاز خواهند کرد.
سفارش انجام پروژه های داده کاوی را به گروه ناب لرنینگ بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید.
سفارش برنامه نویسی اشتراک گذاری در شبکه های اجتماعی، به دوستانتان معرفی کنید.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com برچسب ها: weka پروژه وکا سفارش weka سفارش انجام پروژه weka سفارش انجام پروژه وکا سفارش پروژه weka سفارش پروژه با weka سفارش پروژه با وکا سفارش پیش بینی با weka سفارش پیش بینی با وکا سفارش خوشه بندی با weka سفارش خوشه بندی با وکا سفارش داده کاوی با weka سفارش داده کاوی با وکا سفارش دسته بندی با weka سفارش دسته بندی با وکا سفارش دیتاماینینگ با weka سفارش دیتاماینینگ با وکا سفارش شبیه سازی weka سفارش شبیه سازی وکا سفارش طبقه بندی با weka سفارش طبقه بندی با وکا سفارش مدلسازی با weka سفارش مدلسازی با وکا azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 295
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
آموزش و انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارهای rappidminer وکا و کلمنتاین انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار RapidMiner
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12
آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12
آموزش نرم افزار14 IBM SPSS Modeler
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارClementine 12
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار 14 IBM SPSS Modeler
فرآیند داده کاوی CRISP-DM آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler14.2 فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler14.2 شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler14.2 بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append) بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit) مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler14.2 مدل های پیش بینی کننده طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler14.2 استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی ارزیابی مقدماتی مدلهای پیش بینی کننده
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com دانلود نرم افزار داده کاوی رپیدماینر RapidMiner
بنابر تحقیقات انجام شده نرم افزار RapidMiner یکی از پرکاربرد ترین نرم افزارهای داده کاوی طی سال های اخیر بوده است. متن باز بودن و استفاده از کتابخانه های آن برای برنامه نویسان به همراه امکان استفاده از محیط گرافیکی آن بدون استفاده از دانش برنامه نویسی باعث گشته طیف متنوعی از کاربران به سراغ این ابزار متمایل گردند. تنوع الگوریتم های آماده سازی و مدلسازی در این ابزار باعث شده تا بسیاری از پروژه های تحقیقاتی، آکادمیک و همچنین پروژه های اجرایی حداقل بخشی از روند پیاده سازی مدل ها را در این ابزار مورد آزمایش قرار دهند.
برای دانلود نرم افزار داده کاوی رپیدماینر کلیک کنید .
آموزش نرم افزار داده کاوی وکا weka
آموزش نرم افزار داده کاوی وکا Weka
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com مقدمه
تا به امروز نرم افزارهای تجاری و آموزشی فراوانی برای داده کاوی در حوزه های مختلف داده ها به دنیای علم و فناوری عرضه شده اند. هریک از آنها با توجه به نوع اصلی داده هایی که مورد کاوش قرار میدهند، روی الگوریتمهای خاصی متمرکز شده اند. مقایسه دقیق و علمی این ابزارها باید از جنبه های متفاوت و متعددی مانند تنوع انواع و فرمت داده های ورودی، حجم ممکن برای پردازش داده ها، الگـوریتمهای پیاده سـازی شده، روشهای ارزیابی نتایج، روشهای مصـور سـازی، روشهای پیش پردازش داده ها، واسطهای کاربر پسند، پلتفرمهای سازگار برای اجرا،قیمت و در دسترس بودن نرم افزار صورت گیرد. از آن میان، نرم افزار Weka با داشتن امکانات بسیار گسترده،امکان مقایسه خروجی روشهای مختلف با هم، راهنمای خوب، واسط گرافیگی کارا، سازگاری با سایر برنامه های ویندوزی، و از همه مهمتر وجود کتابی بسیار جامع و مرتبط با آن [Data Mining, witten et Al. 2005 ] ، معرفی میشود.
1- معرفی نرم افزار Weka azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com میزکارWeka ، مجموعهای از الگوریتمهای روز یادگیری ماشینی و ابزارهای پیش پردازش دادهها میباشد. این نرمافزار به گونهای طراحی شده است که میتوان به سرعت، روشهای موجود را به صورت انعطافپذیری روی مجموعههای جدید داده، آزمایش نمود. این نرمافزار، پشتیبانیهای ارزشمندی را برای کل فرآیند داده کاوی های تجربی فراهم میکند. این پشتیبانیها، آماده سازی دادههای ورودی، ارزیابی آماری چارچوبهای یادگیری و نمایش گرافیکی دادههای ورودی و نتایج یادگیری را در بر میگیرند. همچنین، هماهنگ با دامنه وسیع الگوریتمهای یادگیری، این نرمافزار شامل ابزارهای متنوع پیش پردازش دادههاست. این جعبه ابزار متنوع و جامع، از طریق یک واسط متداول در دسترس است، به نحوی که کاربر میتواند روشهای متفاوت را در آن با یکدیگر مقایسه کند و روشهایی را که برای مسایل مدنظر مناسبتر هستند، تشخیص دهد.
نرمافزار Weka در دانشگاه Waikato واقع در نیوزلند توسعه یافته است و اسم آن از عبارت"Waikato Environment for knowledge Analysis" استخراج گشته است. همچنین Weka ، نام پرندهای با طبیعت جستجوگر است که پرواز نمیکند و در نیوزلند، یافت میشود. (شکل زیر)
این سیستم به زبان جاوا نوشته شده و بر اساس لیسانس عمومی و فراگیر GNU انتشار یافته است.Weka تقریباً روی هر پلت فرمی اجرا میشود و نیز تحت سیستم عاملهای لینوکس، ویندوز، و مکینتاش، و حتی روی یک منشی دیجیتالی شخصی، آزمایش شده است. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com این نرم افزار، یک واسط همگون برای بسیاری از الگوریتمهای یادگیری متفاوت، فراهم کرده است که از طریق آن روشهای پیش پردازش، پس از پردازش و ارزیابی نتایج طرح های یادگیری روی همه مجموعه های داده موجود، قابل اعمال است.
نرم افزار Weka ، پیاده سازی الگوریتمهای مختلف یادگیری را فراهم میکند و به آسانی میتوان آنها را به مجموعه های داده خود اعمال کرد.
همچنین، این نرم افزار شامل مجموعه متنوعی از ابزارهای تبدیل مجموعههای داده ها، همانند الگوریتمهای گسسته سازی میباشد. در این محیط میتوان یک مجموعه داده را پیش پردازش کرد، آن را به یک طرح یادگیری وارد نمود، و دستهبندی حاصله و کارآییاش را مورد تحلیل قرار داد.( همه این کارها، بدون نیاز به نوشتن هیچ قطعه برنامهای میسر است.)
این محیط، شامل روشهایی برای همه مسایل استاندارد داده کاوی مانند رگرسیون، ردهبندی، خوشهبندی، کاوش قواعد انجمنی و انتخاب ویژگی میباشد. با در نظر گرفتن اینکه، دادهها بخش مکمل کار هستند، بسیاری از ابزارهای پیش پردازش دادهها و مصورسازی آنها فراهم گشته است. همه الگوریتم ها، ورودیهای خود را به صورت یک جدول رابطهای به فرمت ARFF دریافت میکنند. این فرمت دادهها، میتواند از یک فایل خوانده شده یا به وسیله یک درخواست از پایگاه دادهای تولید گردد.
یکی از راههای به کارگیری Weka ، اعمال یک روش یادگیری به یک مجموعه داده و تحلیل خروجی آن برای شناخت چیزهای بیشتری راجع به آن اطلاعات میباشد. راه دیگر استفاده از مدل یادگیری شده برای تولید پیشبینیهایی در مورد نمونههای جدید است. سومین راه، اعمال یادگیرندههای مختلف و مقایسه کارآیی آنها به منظور انتخاب یکی از آنها برای تخمین میباشد. روشهای یادگیری Classifier نامیده میشوند و در واسط تعاملی Weka ، میتوان هر یک از آنها را از منو انتخاب نمود. بسیاری از classifier ها پارامترهای قابل تنظیم دارند که میتوان از طریق صفحه ویژگیها یا object editor به آنها دسترسی داشت. یک واحد ارزیابی مشترک، برای اندازهگیری کارآیی همه classifier به کار میرود. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com پیاده سازیهای چارچوبهای یادگیری واقعی، منابع بسیار ارزشمندی هستند که Weka فراهم می کند. ابزارهایی که برای پیش پردازش دادهها استفاده میشوند Filter نامیده میشوند. همانند classifier ها، میتوان filter ها را از منوی مربوطه انتخاب کرده و آنها را با نیازمندیهای خود، سازگار نمود. در ادامه، به روش به کارگیری فیلترها اشاره میشود.
علاوه بر موارد فوق، Weka شامل پیاده سازی الگوریتمهایی برای یادگیری قواعد انجمنی، خوشهبندی دادهها در جایی که هیچ دستهای تعریف نشده است، و انتخاب ویژگیهای مرتبط در دادهها میباشد.
2- روش استفاده از Weka
جهت درک بهتر مطالب این بخش، یک پایگاه داده با فرمت (comma-separated format ) .csv به نام bank-data.csv به عنوان مثال در نظر گرفته میشود. این بانک اطلاعاتی شامل اطلاعاتی در مورد 600 فرد مختلف است که فیلدهای تشکیل دهنده آن به شرح زیر هستند:
3- واسط های Weka azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com شکل 1،راههای انتخاب واسطهای مختلف Weka را نشان میدهد. آسانترین راه استفاده از Weka از طریق واسطی گرافیکی است که Explorer خوانده میشود. این واسط گرافیکی، به وسیله انتخاب منوها و پر کردن فرمهای مربوطه، دسترسی به همه امکانات را فراهم کرده است. برای مثال، میتوان به سرعت یک مجموعه داده را از یک فایل ARFF خواند و درخت تصمیمگیری آن را تولید نمود. اما درختهای تصمیمگیری یادگیرنده صرفاً ابتدای کار هستند. الگوریتمهای بسیار دیگری برای جستجو وجود دارند. واسط Explorer کمک میکند تا الگوریتمهای دیگر نیز آزمایش شوند.
شکل 1. Weka در وضعیت انتخاب واسط
این واسط با در اختیار گذاشتن گزینهها به صورت منو، با وادار کردن کاربر به اجرای کارها با ترتیب صحیح، به وسیله خاکستری نمودن گزینهها تا زمان صحیح به کارگیری آنها، و با در اختیار گذاشتن گزینههایی به صورت فرمهای پرشدنی، کاربر را هدایت میکند. راهنمای ابزار مفیدی، حین عبور ماوس از روی گزینهها، ظاهر شده و اعمال لازم مربوطه را شرح میدهد. پیشفرضهای معقول قرار داده شده، کاربر را قادر میسازند تا با کمترین تلاشی، به نتیجه برسد. اما کاربر باید برای درک معنی نتایج حاصله، راجع به کارهایی که انجام میدهد، بیندیشد.
Wekaدو واسط گرافیکی دیگر نیز دارد. واسط knowledge flow به کاربر امکان میدهد تا چنیشهایی برای پردازش دادههای در جریان، طراحی کند. یک عیب پایهای Explorer نگهداری هر چیزی در حافظه اصلی آن است. (زمانی که یک مجموعه داده را باز میکنیم، Explorer ، کل آن را، در حافظ باز میکند) نشان میدهد که Explorer ، صرفاً برای مسایل با اندازههای کوچک تا متوسط، قابل اعمال است. با وجود بر این Weka شامل تعدادی الگوریتمهای افزایشی است که میتواند برای پردازش مجموعه های داده بسیار بزرگ مورد استفاده قرار گیرد. واسط knowledge flow امکان میدهد تا جعبههای نمایانگر الگوریتمهای یادگیری و منابع دادهها را به درون صفحه بکشیم و با اتصال آنها به یکدیگر، ترکیب و چینش دلخواه خود را بسازیم. این واسط اجازه میدهد تا جریان دادهای از مؤلفههای به هم متصل که بیانگر منابع داده، ابزارهای پیش پردازش، روشهای ارزیابی و واحدهای مصوّر سازی هستند تعریف شود. اگر فیلترها و الگوریتمهای یادگیری، قابلیت یادگیری افزایشی را داشته باشند، دادهها به صورت افزایشی بار شده و پردازش خواهند شد.
سومین واسط Weka ، که Experimenter خوانده میشود، کمک میکند تا به این سؤال عملی و پایهای کاربر حین استفاده از تکنیکهای ردهبندی و رگرسیون، پاسخ دهد: «چه روشها و پارامترهایی برای مسأله داده شده، بهتر عمل میکنند؟ » azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com عموماً راهی برای پاسخگویی مقدماتی به این سؤال وجود ندارد و یکی از دلایل توسعهWeka ، فراهم نمودن محیطی است که کاربران Weka را قادر به مقایسه تکنیکهای گوناگون یادگیری بنماید. این کار، میتواند به صورت تعاملی در Explorer انجام شود. با این وجود، Experimenter با ساده کردن اجرای ردهبندی کنندهها و فیلترها با پارامترهای گوناگون روی تعدادی از مجموعههای داده، جمعآوری آمار کارآیی و انجام آزمایـشهای معنا، پردازش را خودکار میکند. کـاربرهای پیشرفته، میتوانند از Experimenter برای توزیع بار محاسباتی بین چندین ماشین، استفاده کنند. در این روش، میتوان آزمایشهای آماری بزرگی را راهاندازی نموده و آنها را برای اجرا، رها نمود.
ورای این واسطهای تعاملی، عملکرد پایهای Weka قرار دارد. توابع پایهای Weka ، از طریق خط فرمانهای متنی قابل دسترسی هستند. زمانی که Weka ، فعال میشود، امکان انتخاب بین چهار واسط کاربری وجود داردExplorer ، knowledge ،Experimenter و واسط خط فرمان. اکثر کاربران، حداقل در ابتدای کار Explorer را به عنوان واسط کاربری انتخاب میکنند.
3-1 واسط Explorer
واسط گرافیکی اصلی برای کاربران، Explorer است که امکان دسترسی به همه امکانات Weka را از طریق انتخاب منوها و پر کردن فرمها فراهم میآورد. شکل 2،نمای Explorer را نشان میدهد. در این واسط، شش پانل مختلف وجود دارد که از طریق نوار بالای صفحه قابل انتخاب هستند و با وظایف داده کاوی پشتیبانی شده توسط Weka متناظر میباشند.
شکل 2. واسط گرافیکیExplorer
به طور خلاصه، کارکرد تمام گزینه ها به شرح ذیل است
Preprocess: انتخاب مجموعه داده و اصلاح آن از راههای گوناگون Classify: آموزش برنامههای یادگیری که ردهبندی یا رگرسیون انجام میدهند و ارزیابی آنها Cluster: یادگیری خوشهها برای مجموعه های داده Associate: یادگیری قواعد انجمنی برای دادهها و ارزیابی آنها Select attributes: انتخاب مرتبطترین جنبه ها در مجموعه های داده Visualize: مشاهده نمودارهای مختلف دوبعدی دادهها و تعامل با آنها
در بخشهای بعدی به تشریح گزینههای مذکور و بیان جزئیات کار با هرکدام خواهم پرداخت.
Weka Explorer امکان رده بندی دارد، چنانچه به کاربران اجازه میدهد به صورت تعاملی اقدام به ساخت درخت تصمیمگیری کنند. Wekaنمودار پراکندگی دادهها را نسبت به دو ویژگی انتخاب شده، فراهم میآورد. وقتی زوج ویژگیای که ردهها را به خوبی جدا میکند، پیدا شد، امکان ایجاد دو شاخه با کشیدن چند ضلعی اطراف نقاط دادهها بر نمودار پراکندگی وجود دارد. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com هر نوار، دسترسی به دامنه کاملی از امکانات را فراهم میکند. در پایین هر پانل، جعبه status و دکمه log قرار دارد. جعبه status پیغامهایی است که نشان میدهد چه عملیاتی در حال انجام داده شدن است. مثلاً اگر Explores مشغول خواندن یک فایل باشد، جعبه status آن را گزارش میدهد. کلیک راست در هر جا داخل این جعبه یک منو کوچک با دو گزینه میآورد، نمایش میزان حافظه در دسترس Weka و اجرای Java garbage collector .
لازم است توجه شود که garbage collector به طور ثابت به عنوان یک عمل پیش زمینه در هر حال اجرا میشود کلیک دکمه log ، گزارش عملکرد متنی کارهایی که Weka تاکنون در این بخش انجام داده است با برچسب زمانی ارایه میکند.
زمانیکه Weka در حال عملیات است، پرنده کوچکی که در پایین سمت راست پنجره است، بالا و پایین میپرد. عدد پشت × نشان میدهد که به طور همزمان چند عملیات در حال انجام است. اگر پرنده بایستد در حالیکه حرکت نمیکند، او مریض است! اشتباه رخ داده است و باید Explorer از نو اجرا شود.
3-1-1 Preprocess
الف- خواندن و فیلتر کردن فایلها
در بالای پانل Preprocess در شکل 2، دکمههایی برای باز کردن فایل، URL ها و پایگاه های داده وجود دارد. با کلیک بر روی دکمه open File، در ابتدا تنها فایلهای با پسوند arff در browser فایل نمایش داده میشود. برای دیدن سایر فایلها یاید گزینه Format در جعبه انتخاب فایل تغییر داده شود.
شکل 3. باز کردن فایل
در بخشهای بعدی به تشریح گزینههای مذکور و بیان جزئیات کار با هرکدام خواهم پرداخت.
Weka Explorer امکان رده بندی دارد، چنانچه به کاربران اجازه میدهد به صورت تعاملی اقدام به ساخت درخت تصمیمگیری کنند. Wekaنمودار پراکندگی دادهها را نسبت به دو ویژگی انتخاب شده، فراهم میآورد. وقتی زوج ویژگیای که ردهها را به خوبی جدا میکند، پیدا شد، امکان ایجاد دو شاخه با کشیدن چند ضلعی اطراف نقاط دادهها بر نمودار پراکندگی وجود دارد.
هر نوار، دسترسی به دامنه کاملی از امکانات را فراهم میکند. در پایین هر پانل، جعبه status و دکمه log قرار دارد. جعبه status پیغامهایی است که نشان میدهد چه عملیاتی در حال انجام داده شدن است. مثلاً اگر Explores مشغول خواندن یک فایل باشد، جعبه status آن را گزارش میدهد. کلیک راست در هر جا داخل این جعبه یک منو کوچک با دو گزینه میآورد، نمایش میزان حافظه در دسترس Weka و اجرای Java garbage collector .
لازم است توجه شود که garbage collector به طور ثابت به عنوان یک عمل پیش زمینه در هر حال اجرا میشود کلیک دکمه log ، گزارش عملکرد متنی کارهایی که Weka تاکنون در این بخش انجام داده است با برچسب زمانی ارایه میکند.
زمانیکه Weka در حال عملیات است، پرنده کوچکی که در پایین سمت راست پنجره است، بالا و پایین میپرد. عدد پشت × نشان میدهد که به طور همزمان چند عملیات در حال انجام است. اگر پرنده بایستد در حالیکه حرکت نمیکند، او مریض است! اشتباه رخ داده است و باید Explorer از نو اجرا شود.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 3-1-1 Preprocess
الف- خواندن و فیلتر کردن فایلها
در بالای پانل Preprocess در شکل 2، دکمههایی برای باز کردن فایل، URL ها و پایگاه های داده وجود دارد. با کلیک بر روی دکمه open File، در ابتدا تنها فایلهای با پسوند arff در browser فایل نمایش داده میشود. برای دیدن سایر فایلها یاید گزینه Format در جعبه انتخاب فایل تغییر داده شود.
شکل 3. باز کردن فایل
ب- تبدیل فایلها به فرمت ARFF
نرم افزار Weka دارای سه مبدل فرمت فایل میباشد، برای فایلهای صفحه گسترده با پسوند CSV ، فرمت فایل C4.5 با پسوند .namesو data و برای نمونه های سری با پسوند.bsi .
اگر Weka قادر به خواندن داده ها نباشد، سعی میکند آن را به صورت ARFF تفسیر کند. اگر نتواند پیغام نشان داده شده در شکل 4 (الف) ظاهر میشود. با انتخاب گزینه Use Convertor، پیغام شکل 4 (ب) ظاهر میشود
شکل4 (الف) پیغام خطا
شکل4 (ب) ویرایشگر
این، یک ویرایشگر عمومی اشیاء است که در Weka برای انتخاب و تنظیم اشیا بکار میرود. به عنوان مثال وقتی پارامتری برای Classifier تنظیم میشود، جعبه ای با نوع مشابه بکار برده میشود. CSV Loader برای فایلهای با پسوند .CSVبه طور پیش فرض انتخاب میشود. دکمه More اطلاعات بیشتری در مورد آن میدهد که در شکل 4 (ج) نشان داده شده است.
همیشه مطالعه مستندات ارزشمنداست، در این حالت نشان میدهد که ردیف نخست صفحه گسترده، نام ویژگی را تعیین میکند. برای استفاده از این مبدل باید بر Ok کلیک شود. برای مورد مختلف لازم است بر choose کلیک شود تا از لیست شکل 4 (د) انتخاب انجام شود.
گزینه اول، Arffloader است و فقط به دلیل ناموفق بودن به این نقطه میرسیم.CSVLoader پیش فرض است و در صورت نیاز به فرض دیگر، choose کلیک میشود. دومین گزینه، مربوط به فرمت C4.5 است که دو فایل برای مجموعه داده وجود دارد یکی اسمها و دیگـری داده های واقعـی میباشد. چهارمین برای نمونه های سریالی، برای بازخوانی مجموعه دادهای است که به صورت شیئ سریالی شده جاوا ذخیره شده است. هر شیء در جاوا میتواند در این شکل ذخیره و بازخوانی شود. به عنوان یک فرمت بومی جاوا، سریعتر از فایل ARFF خوانده میشود چرا که فایل ARFF باید تجزیه و کنترل شود. وقتی یک مجموعه داده بزرگ مکررا بازخوانی میشود، ذخیره آن در این شکل سودمند است. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com ویژگیهای دیگر ویرایشگر عمومی اشیا در شکل 4 (ب)، save و open است که به ترتیب برای ذخیره اشیای تنظیم شده و بازکردن شیئی که پیش از این ذخیره شده است، به کار میرود. اینها برای این نوع خاص شیئ مفید نیستند. لکن پانلهای دیگر ویرایشگر عمومی اشیاء، خواص قابل ویرایش زیادی دارند. به دلیل مشکلاتی که ممکن است حین تنظیم مجدد آنها رخ دهد، میتوان ترکیب اشیاء ایجاد شده را برای استفادههای بعدی، ذخیره کرد.
تنها منبع مجموعههای داده برایWeka ، فایلهای موجود روی کامپیوتر نیستند. میتوان یک URL را باز کرد تا Weka از پروتکل HTTP برای دانلود کردن یک فایل Arff از شبکه استفاده کند. همچنین میتوان یک پایگاه دادهها را باز نمود ( open DB ـ هر پایگاه دادهای که درایور اتصال به مجموعه های داده به زبان جاوا JDBC را دارد.) و به وسیله دستور select زبان SQL ، نمونهها را بازیابی نمود. دادهها میتوانند به کمک دگمه save به همه فرمتهای ذکر شده، ذخیره شوند. جدای از بحث بارگذاری و ذخیره مجموعههای داده، پانل preprocess به کاربر اجازه فیلتر کردن دادهها را میدهد. فیلترها، اجزای مهم Weka هستند.
بعد از اینکه فایل بارگذاری شد، Weka فیلدها را تشخیص میدهد و حین بررسی آنها، اطلاعات آماری پایهای را برای هر کدام از صفات محاسبه میکند. همان طور که در شکل 5 نشان داده شده است، لیست صفات تشخیص داده شده، در سمت چپ، پایین و اطلاعات پایگاه داده مربوطه در بالای آن نشان داده میشود.
شکل5. بانک اطلاعاتیbank-data.csv
با کلیک برروی هر کدام از صفات، میتوان اطلاعات آماری اصلی آن را در سمت راست مشاهده نمود. به عنوان مثال شکل 6 از انتخاب فیلد age نتیجه شده است. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com نمودار ترسیم شده در سمت راست، پایین، بر اساس دو فیلد است. فیلد دوم به صورت پیشفرض، آخرین فیلد در پایگاه داده است که میتوان آن را به دلخواه تغییر داد.
شکل6. اطلاعات آماری فیلد age
ج- به کارگیری فیلترها
با کلیک دگمهchoose (گوشه بالا و سمت چپ) در شکل 3 میتوان به لیستی از فیلترها دست یافت. میتوان از فیلترها برای حذف ویژگیهای مورد نظر از یک مجموعه داده و یا انتخاب دستی ویژگیها استفاده نمود. مشابه این نتیجه را میتوان به کمک انتخاب ویژگیهای مورد نظر با تیک زدن آنها و فشار دادن کلیه Remove به دست آورد.
شکل 7 مراحل لازم برای حذف فیلد id از بانک اطلاعاتی، با استفاده از روش اول را نشان میدهد.
شکل 6 (الف). انتخاب فیلتر Remove
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
شکل 6 (ب). وارد کردن شماره فیلد مورد نظر
شکل 6 (ج).انتخاب گزینه Apply و حذف فیلد id
یکی دیگر ازفیلترهای موجود، Discretize است که با استفاده از آن میتوان مقادیریک صفت پیوسته را به تعداد دلخواه بازه گسسته تبدیل کرد. شکل7 مراحل لازم برای شکستن مقادیر صفت age به 3 بازه را نشان میدهد.
شکل7 (الف). انتخاب فیلتر Discretize
شکل7 (ب). وارد کردن شماره فیلد مورد نظر و انجام تنظیمات
شکل 7 (ج).انتخاب گزینه Apply
3-1-2 Classify
الف- الگوریتمهای ردهبندی
Weka الگوریتمهای classification و prediction بسیار متنوعی را پیادهسازی میکند. الگوریتمهای ردهبندی، به ردهبندهای Bayesian، functions،lazy ،meta ، misc، trees و rules تقسیم شدهاند. جدول شکل 8، لیست اسامی رده بندهای Weka را نمایش میدهد.
شکل 8 (الف). الگوریتمهای رده بندی در Weka
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
شکل 8 (ب). الگوریتمهای رده بندی در Weka
دراین قسمت برخی از اسامی ردهبندیهای Weka معرفی میشوند.
Trees
ü Decision stumpکه برای استفاده توسط روشهای boosting طراحی شده است، برای مجموعههای داده عددی یا ردهای، درخت تصمیمگیری یک سطحی میسازد. این الگوریتم، با مقادیر از دست رفته، به صورت مقادیر مجزا برخورد کرده و شاخه سومی از درخت توسعه میدهد
Rules ü Decision Tableیک ردهبندی بر اساس اکثریت جدول تصمیمگیری میسازد. این الگوریتم، با استفاده از جستجوی اولین بهترین، زیر دستههای ویژگیها را ارزیابی میکند و میتواند از اعتبارسنجی تقاطعی برای ارزیابی بهره برد. (Kohavi 1995 ) یک امکان این است که به جای استفاده از اکثریت جدول تصمیمگیری که بر اساس دسته ویژگیهای مشابه عمل میکند، از روش نزدیکترین همسایه برای تعیین رده هر یک از نمونهها که توسط مدخل (Entry) جدول تصمیمگیری پوشش داده نشدهاند، استفاده شود. ü Conjunctive Ruleقاعدهای را یاد میگیرد که مقادیر ردههای عددی را پیشبینی میکند. نمونههای آزمایشی به مقادیر پیش فرض رده نمونههای آموزشی، منسوب میشوند. سپس تقویت اطلاعات (برای ردههای رسمی)، یا کاهش واریانس (برای ردههای عددی) مربوط به هر والد محاسبه شده و به روش هرس کردن با خطای کاهش یافته (Reduced-error pruning) ، قواعد هرس میشوند. ü ZeroRبرای ردههای اسمی، اکثریت دادههای مورد آزمایش و برای ردههای عددی، میانگین آنها را پیشبینی میکند. این الگوریتم بسیار ساده است. ü M5Rulesبه کمک M5 از روی درختهای مدل، قواعد رگرسیون استخراج میکند. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com در این بخش به شرح مختصری برخی از این الگوریتمها و پارامترهایشان که قابلیت کار با ویژگی های عددی را دارند، پرداخته میشود.
Functions ü Simple Linear Regressionمدل رگرسیون خطی یک ویژگی مشخص را یاد میگیرد، آنگاه مدل با کمترین خطای مربعات را انتخاب میکند. در این الگوریتم، مقادیر از دست رفته و مقادیر غیرعددی مجاز نیستند. ü Linear Regressionرگرسیون خطی استاندارد با کمترین خطای مربعات را انجام میدهد و میتواند به طور اختیاری به انتخاب ویژگی بپردازد، این کار میتواند به صورت حریصانه، با حذف عقب رونده (Backward elimination) انجام شود، یا با ساختن یک مدل کامل از همه ویژگیها و حذف یکی یکی جملهها با ترتیب نزولی ضرایب استاندارد شده آنها، تا رسیدن به شرط توقف مطلوب انجام گیرد. ü Least Med sq یک روش رگرسیون خطی مقاوم است که به جای میانگین مربعات انحراف از خط رگرسیون، میانه را کمینه میکند. این روش به طور مکرر رگرسیون خطی استاندارد را به زیرمجموعههایی از نمونهها اعمال میکند و نتایجی را بیرون میدهد که کمترین خطای مربع میانه را دارند. ü SMOreg الگوریتم بهینه سازی حداقل ترتیبی را روی مسایل رگرسیون اعمال میکند. ü Pace Regression ، با استفاده از تکنیک رگرسیون pace ، مدلهای رگرسیون خطی تولید میکند. رگرسیونpace ، زمانی که تعداد ویژگیها خیلی زیاد است، به طور ویژهای در تعیین ویژگیهایی که باید صرفنظر شوند، خوب عمل میکند. در واقع در صورت وجود نظم و ترتیب خاصی، ثابت میشود که با بینهایت شدن تعداد ویژگیها، این الگوریتم بهـینه عمل میکند. ü RBF Network یک شبکه با تابع پایهای گوسی شعاعی را پیاده سازی میکند. مراکز و عرضهای واحدهای مخفی به وسیله روش میانگین (K-means)K تعیین میشود. سپس خروجیهای فراهم شده از لایههای مخفی (Hidden layer) ، با استفاده از رگرسیون منطقی در مورد ردههای اسمی و رگرسیون خطی در مورد ردههای عددی، با یکدیگر ترکیب میشوند. فعال سازیهای توابع پایه پیش از ورود به مدلهای خطی، با جمع شدن با عدد یک، نرمالیزه میشوند. در این الگوریتم میتوان K، تعداد خوشهها، بیشترین تعداد تکرارهای رگرسیونهای منطقی برای مسألههای ردههای رسمی، حداقل انحراف معیار خوشهها، و مقدار بیشینه رگرسیون را تعیین نمود. اگر ردهها رسمی باشد، میانگین K به طور جداگانه به هر رده اعمال میشود تا K خوشه مورد نظر برای هر رده استخراج گردد.
رده بندهای Lazy
یادیگرندههای lazy نمونههای آموزشی را ذخیره میکنند و تا زمان رده بندی هیچ کار واقعی انجام نمیدهند.
ü IB1یک یادگیرنده ابتدایی بر پایه نمونه است که نزدیکترین نمونههای آموزشی به نمونههای آزمایشی داده شده را از نظر فاصله اقلیدسی پیدا کرده و نزدیکترین ردهای مشابه رده همان نمونههای آموزشی را تخمین میزند. ü IBKیک رده بند با K همسایه نزدیک است که معیار فاصله ذکر شده را استفاده میکند. تعداد نزدیکترین فاصلهها (پیش فرض k=1 )، میتواند به طور صریح در ویرایشگر شیء تعریف شود. پیشبینیهای متعلق به پیش از یک همسایه میتواند بر اساس فاصله آنها تا نمونههای آزمایشی، وزندار گردد. دو فرمول متفاوت برای تبدیل فاصله به وزن، پیاده سازی شدهاند. تعداد نمونههای آموزشی که به وسیله رده بند نگهداری میشـود، میتواند با تنظـیم گزیـنه اندازه پنجره محدود گردد. زمانی که نـمونههای جدید اضافه میشوند، نمونههای قدیمی حذف شده تا تعداد کل نمونههای آموزشی در اندازه تعیین شده باقی بماند. ü Kstar یک روش نزدیکترین همسایه است که از تابع فاصلهای عمومی شده بر اساس تبدیلات استفاده میکند. ü LWL یک الگوریتم کلی برای یادگیری وزن دار شده به صورت محلی است. این الگوریتم با استفاده از یک روش بر پایه نمونه، وزنها را نسبت میدهد و از روی نمونههای وزندار شده، ردهبند را میسازد. ردهبند Nave Bayes، در ویرایشگر شیء LWL انتخاب میشود. برای مسایل رده بندی و رگرسیون خطی برای مسایل رگرسیون، انتخابهای خوبی هستند. میتوان در این الگوریتم، تعداد همسایههای مورد استفاده را که پهنای باند هسته و شکل هسته مورد استفاده برای وزن دار کردن را (خطی، معکوس، یا گوسی) مشخص میکند، تعیین نمود. نرمال سازی ویژگیها به طور پیش فرض فعال است.
الف- نحوه کار با پانل classify azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com تا اینجا به صورت تئوری الگوریتمهای ردهبندی را معرفی کردیم. درادامه با یک مثال عملی نحوه کار با classifier ها را نشان میدهیم.
در این قسمت، بانک اطلاعاتی bank-data-final به عنوان فایل نمونه در نظر گرفته میشود. بعد از باز کردن فایل مورد نظر و با کلیک بر روی پانل classify، پنجرهای مطابق شکل 9 باز میشود.
شکل 9 . انتخاب پانل classify
با کلیک دگمه choose در پانل classifyمیتوان الگوریتم ردهبندی مورد نظر را انتخاب نمود (شکل 10). دراین مثال، الگوریتم J48 را انتخاب میکنیم. زمانی که یک الگوریتم ردهبندی انتخاب میشود، نسخه خط فرمانی (Command line) رده بند در سطری نزدیک به دگمه ظاهر میگردد. این خط فرمان شامل پارامترهای الگوریتم است که با خط تیره مشخص میشوند. برای تغییر آنها میتوان روی آن خط کلیک نمود تا ویرایشگر مناسب شیء باز شود (شکل11). در این مثال همان مقادیر پیشفرض را میپذیریم.
شکل 10. انتخاب الگوریتم ردهبندی
شکل 11. تنظیم پارامترهای الگوریتم رده بندی
باکلیک بر روی دکمه start مدل مورد نظر تولید میشود (شکل12).
شکل 12. مدل حاصل از اجرای الگوریتم رده بندی
با راست کلیک بر روی مجموعه جواب در پانل Result list در سمت چپ میتوان نتیجه را در پنجرهای جداگانه، و یا شکل گرافیکی درخت حاصل از رده بندی را مشاهده نمود. (شکل 13) توجه کنید که در شکل 13(ب) باراست کلیک برروی یک قسمت خالی ازصفحه میتوان نحوه نمایش درخت را به دلخواه تنظیم کرد.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
شکل 13(الف)
شکل 13(ب). درخت حاصل از رده بندی azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 3-1-3 Cluster
فایل نمونه مورد استفاده در این قسمت bank-data.csv است که در مرحله preprocess فیلد id را از آن حذف میکنیم (شکل14).
شکل 14. بارگذاری فایل نمونه
میشود. بعد از باز کردن فایل مورد نظر و با کلیک بر روی پانل cluster پنجرهای مطابق شکل 15 باز میشود.
شکل 15 . انتخاب پانل cluster
Weka الگوریتمهای خوشهبندی (clustering) متنوعی را پیادهسازی میکند. با کلیک دگمه choose در پانل cluster میتوان الگوریتم خوشهبندی مورد نظر را انتخاب نمود (شکل 16). دراین مثال، الگوریتم SimpleKMeans را انتخاب میکنیم. زمانی که یک الگوریتم خوشهبندی انتخاب میشود، نسخه خط فرمانی الگوریتم خوشهبندی در سطری نزدیک به دگمه ظاهر میگردد. این خط فرمان شامل پارامترهای الگوریتم است که با خط تیره مشخص میشوند. برای تغییر آنها میتوان روی آن خط کلیک نمود تا ویرایشگر مناسب شیء باز شود (شکل17). در این مثال تعداد کلاسترها را 6 تا تنظیم میکنیم.
شکل 16. انتخاب الگوریتم خوشهبندی
شکل 17. تنظیم پارامترهای الگوریتم خوشهبندی
باکلیک بر روی دکمه start مدل مورد نظر تولید میشود (شکل18).
شکل 18. مدل حاصل از اجرای الگوریتم خوشهبندی
با راست کلیک بر روی مجموعه جواب در پانل Result list در سمت چپ-پایین و انتخاب گزینهی "View in separate window "میتوان نتیجه را در پنجرهای جداگانه مشاهده نمود (شکل 19). همانطور که میبینید، اطلاعات آماری مربوط به هرکلاستر، از جمله مرکز ثقل هر کلاستر، تعداد و درصد اعضای هر کلاستردر این پنجره قابل مشاهده است.
شکل 19. نتیجه حاصل از اجرای الگوریتم خوشهبندی
روش دیگر برای کسب اطلاعات در مورد هرکلاستر، مصورسازی است. با راست کلیک بر روی مجموعه جواب در پانل Result list در سمت چپ و انتخاب گزینهی " Visualize cluster assignments" پنجرهای مطابق شکل20(الف) باز میشود. انتخابهای مختلف برای هرکدام از سه بعد نمودارحاصل (محور X، محور Y، رنگ) نمودارهای مختلفی را نتیجه میدهد که میتوان از آنها اطلاعات مورد نظر را بدست آورد.به عنوان مثال در شکل20(ب)، محور Xها نماینده شماره کلاستر، محور Yها نماینده شماره نمونه در بانک اطلاعاتی، و رنگها نماینده جنسیت هستند (قرمز: مرد، آبی: زن). همانطورکه مشاهده میشود کلاستر2 بیشتر توسط زنان احاطه شده است و کلاستر4 توسط مردان.
شکل20 (الف)
شکل20 (ب) مصورسازی نتیجه حاصل از clustering
علاوه بر این ممکن است علاقهمند باشیم که بدانیم هر نمونه در بانک اطلاعاتی، به کدام کلاستر اختصاص داده شده است. برای این منظور در پنجره شکل 20(ب)، گزینه save را انتخاب میکنیم و فایل مورد نظر را با نام " bank-data-Kmeans" ذخیره میکنیم. فایل حاصل رامیتوان از طریق یک نرمافزار پردازش متن مثل Notepad یا word باز کرد. بخش ابتدایی این فایل در شکل21 نشان داده شده است. همانطورکه مشـاهده میکنید، Weka ویژگی جدیدی به نام Cluster را به مجموعه ویژگیهای موجود اضافه کرده است.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
شکل21. نتیجه اختصاص نمونهها به کلاسترها
3-1-4 Associate
در این قسمت میتوان قوانین Association حاکم بربانک اطلاعاتی را با استفاده از الگوریتمهای مختلف بدست آورد.
فایل نمونه مورد استفاده در این بخش bank-data-final.arff است که در مرحله preprocess فیلد id از آن حذف شده و مقادیرصفات age و income به صورت گسسته در آمده است (شکل22).
شکل 22. بارگذاری فایل نمونه
بعد از باز کردن فایل مورد نظر و با کلیـک بر روی پانل Associate پنجرهای مطـابق شکـل23 باز میشود.
شکل 23 . انتخاب پانل Associate
Weka الگوریتمهای association متفاوتی را پیادهسازی میکند. با کلیک دگمه choose در پانل Associate میتوان الگوریتم association مورد نظر را انتخاب نمود (شکل 24). دراین مثال، الگوریتم Apriori را انتخاب میکنیم. زمانی که یک الگوریتم انتخاب میشود، نسخه خط فرمانی آن الگوریتم در سطری نزدیک به دگمه ظاهر میگردد. این خط فرمان شامل پارامترهای الگوریتم است که با خط تیره مشخص میشوند. برای تغییر آنها میتوان روی آن خط کلیک نمود تا ویرایشگر مناسب شیء باز شود (شکل25). در این مثال همان پارامترهای پیشفرض را میپذیریم.
شکل 24. انتخاب الگوریتم association
شکل 25. تنظیم پارامترهای الگوریتم association
با کلیک بر روی گزینه More در شکل25، میتوان توضیحات لازم را درمورد هر کدام از پارامترها بدست آورد. شکل26 این توضیحات را نشان میدهد.
شکل 26. توضیحات بیشتردر مورد پارامترهای الگوریتم Apriori
بعد از تنظیم پارامترهای مورد نظر، با کلیک بر روی گزینه start، قوانین بدست آمده که بر اساس metric Type مرتب شدهاند در صفحه اصلی نمایش داده میشوند.(شکل27)
شکل 27. نتیجه اجرای الگوریتم Apriori azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com با راست کلیک بر روی مجموعه جواب در پانل Result list در سمت چپ و انتخاب گزینهی مورد نظر، میتوان نتایج بدست آمده را در پنجرهای جداگانه نمایش داد و یا قوانین بدست آمده را به فرمت دلخواه (.csv, .arff, .txt) ذخیره کرد. شکل28 گزینههای موجود را نشان میدهد.
شکل 28. ذخیره قوانین بدست آمده
Rapidminer دانلود نرم افزار قدرتمند داده کاوی RapidMiner
دانلود نرم افزار رپیدماینر
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار Clementine12 انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار Clementine12
کارگاه تخصصی فرایند داده کاوی با نرم افزار Clementine 12
یک دوره کارگاه تخصصی فرایند داده کاوی همراه با نرم افزار Clementine 12
محتوای دوره : داده کاوی چیست ؟
انگیزه کاوش داده ها در چیست
کاربرد داده کاوی در چیست
و قابلیت های آن(Clementine 12) آشنایی با محیط کلمنتاین
( Clementine 12) ورود داده ها با فرمت های مختلف به محیط کاری کلمنتاین
چگونگی ایجاد درک اولیه از داده ها و آماده سازی آن
استفاده از آمارهای توصیفی و گرافهای متنوع azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com چگونگی تشخیص و برخورد با داده های گمشده
خوشه بندی
قواعد تلازمی
دسته بندی و پیش بینی - درخت تصمیم ، شبکه های عصبی ... تحلیل و تفسیر داده ها
و . . .
مشاوره در زمینه پروژه های داده کاوی
مشاوره در زمینه پروژه های داده کاوی
در مقاطع کارشناسی و کارشناسی ارشد
با نرم افزار Weka- Clementine 12
از ابتدا تا انتها
پروژه آماده داده کاوی با نرم افز Weka - Clementine 12 - RapidMiner
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار weka انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار مقاله های مرتبط azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com داستان "اسنپ" چیست؟ - 1396-01-30 مقایسه اپلیکیشنهای اسنپ (Snapp) و تپ۳۰ (TAP30): با کدامیک سفر کنم؟ - 139630 کاربرد پیش بینی در شرکت های ایرانی 11 سخنی با اساتید محترم دانشگاه پیرامون انتخاب موضوعات پایان نامه مرتبط با الگوریتم های هیورستیک - 1311
بازاریابی داده کاوی طراحی سایت
بازاریابی شبکه ای چیست ؟ دانلود کتاب بیندیشید و ثروتمند شوید «بیندیشید و ثروتمند شوید» ناپلئون هیل نسخهی زبان اصلی، کامل و با کیفیت کتاب « بیندیشید و ثروتمند شوید » را با فرمت PDF هدف بازاریابی شبکه ای چیست ؟ بازاریابی شبکهای چیست بازاریابی شبکه ای چیست ؟
برترین ها جدیدترین دسته بندی
طراحی اپلیکیشن مانند اسنپ (تاکسی یات) همه چیز درباره ی کاهش بعد داده ها با روش PCA آشنایی با الگوریتم های داده کاوی متن کاوی چیست؟ انجام پروژه ها و پایان نامه های داده کاوی ، یادگیری عمیق ، متن کاوی آموزش و انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارهای rappidminer وکا و کلمنتاین الگوریتم های خوشه بندی فازی سخنی با اساتید محترم دانشگاه پیرامون انتخاب موضوعات پایان نامه مرتبط با الگوریتم های هیورستیک داده کاوی و کاربرد آن در تشخیص بیماری ها ( دیابت ) azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 337
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
پروژه های داده کاوی با نرم افزار Clementone12 azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
پروژه های داده کاوی با نرم افزار Clementone12 انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12 ، رپید ماینر RapidMiner ، وکا Weka
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler 14.2
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر rapidminer
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا weka
کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان
کاربرد داده کاوی در تحلیل سبد بازار
کاربرد داده کاوی در بیمه
کاربرد داده کاوی در پیش بینی عود مجدد سرطان پستان
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری قلبی azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری افسردگی
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا weka
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا weka azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
ررسی خروجی الگوریتم های طبقه بندی در Weka
رای درک بهتر گزارش خروجی های weka بعد از اجرای هر الگوریتم (الگوریتم های طبقه بندی) توضیح مختصری در مورد قسمتهای مهم آن در ادامه آورده شده است، و نکاتی که هر مورد می توانند در بررسی قدرت و دقت مدل برای ما مشخص کنند بیان شده است.
مهمترین خروجی Correctly Classified Instances که تعداد و درصد نمونه هایی که درست شناسایی شده اند را مشخص می کند در واقع این عدد معیاری است برای ارزیابی میزان صحت و دقت عملکرد سیستم (مدل) بدست آمده، به طور مثال در این جا به ما نشان می دهد که این مدل تا چه حدی در تشخیص نوع برنامه های مضر/ ملور ها موفق بوده است، علاوه بر الگوریتم طبقه بندی انتخاب شده و پارامترهای الگوریتم که توسط ما به صورت دستی برای سیستم قبل از شروع آموزش انتخاب می شود، نمونه های جمع آوری شده و خصوصیات/ ویژگی های استخراج و انتخاب شده برای نمونه ها (در اینجا ملورها) نیز موثر می باشد، درصورتیکه نمونه ها با توزیع خوبی جمع آوری نشود به طوری که کل فضای آزمایش شما را پوشش ندهد سیستم نمی تواند همه کلاس ها را به خوبی شناسایی کند و یا بعد از آموزش در شناخت موارد جدید به خوبی عمل نخواهد کرد،درصورتیکه برای بردار ویژگی/ خصوصیت، مواردی انتخاب نشود که بردار ویژگی نماینده دقیقی از موارد مورد مطالعه باشد، به طور مثال در اینجا خصوصیات انتخاب شده به خوبی نشانگر رفتار ملورها نباشند، مسلما نتایج دلخواه بدست نخواهد آمد. البته نتایج ضعیف طبقه بندی ممکن آست ناشی از ضعف الگوریتم انتخاب شده و یا انتخاب اشتباه پارامترهای آن باشد، نتایج خوب بدست آمده در آزمایشات انجام شده در این پروژه بر روی طیف گستردهای از الگوریتم ها نشانگر آن است که ویژگی های خوبی از گزارشات رفتار ملورها استخراج شده است. نتایج طبقه بندی هم برای آموزش سیستم و هم برای تست آن در برابر داده های جدید می توان مشاهده نمود، که معمولا ابتدا سیستم با ۷۰% data set (مجوعه نمونه ها) آموزش داده می شود و سپس با ۳۰% نمونه های باقیمانده تست خواهد شد. در حالت تست داده ها را همراه جواب به سیستم می دهیم تا آموزش دیده و الگو های کلی هر کلاس را استخراج کرده و یاد بگیرد و پارامتر های خود را تنظیم کند و مدل ساخته شود، سپس مدل را با روی نمونه های جدید که جواب (کلاس) آن را نمی داند تست می کنیم، در هر مورد گزارش weka اکثر موارد مانند correctness rate ثابت است. البته ممکن است برای آموزش و تست سیستم از روش cross-validation استفاده شود، که در این روش شما در انتها یک جواب را مشاهده می کنید که در واقع میانگین جواب برای تست تعداد fold هایی است که برای تست انتخاب شده اند بعد از آموزش سیستم توسط بقیه نمونه ها.
مورد مهم بعدی در خروجی weka ، Incorrectly Classified Instances می باشد که تعداد و درصد نمونه هایی است که غلط طبقه بندی شده اند و سیستم (مدل) کلاس آن ها را به درستی شناسایی نکرده است.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
Confusion Matrix نیز در خروجی weka قابل مشاهده می باشد، که برای بررسی دقیقتر مدل لازم است
Confusion Matrix ماتریس مربعی است که به تعداد کلاس ها سطر و ستون دارد، و اگر به طور مثال i عنصری قطر اصلی باشد در سطر و ستون j ، مقدار آن نشانگر تعداد نمونه هایی از کلاس j در data set می باشد که به درستی طبقه بندی شده اند، و اگر در سطر j مقدار سابرخانه ی سایر ستون ها که بر قطر اصلی نیستند غیر صفر باشد، به طور مثال خانه ای در سطر j و ستون k ، مقدار آن نشانگر تعداد نمونه های کلاس j است که به اشتباه در کلاس k توسط سیستم طبقه بندی شده اند. با بررسی این ماتریس می توان به طور دقیف فهمید که ضعف مدل در شناسایی چه کلاس هایی است و مدل توانسته چه کلاس هایی را به خوبی یاد گرفته و شناسایی کند، و یا اینکه چه کلاس هایی توسط مدل با هم اشتباه گرفته می شوند ، به این معنی که ممکن است تعداد زیادی از نمونه های یک کلاس در کلاس دیگر طبقه بندی شده باشند. ضعف سیستم در شناسایی یک کلاس ممکن است ناشی از انتخاب نمونه های بد برای آن کلاس باشد که نمایانگر الگوی رفتاری و خصوصیات آن کلاس نباشند، و یا ویژگی هایی که از نمونه ها استخراج شده اند ویژگی های خوبی نباشند، البته خروجی های ضعیف سیستم ممکن است دلایل دیگری نیز داشته باشد.
بسیاری از مواردی که در خروجی های weka دقیقا در قسمت بالای confusion matrix مشاهده می کنید از روی این ماتریس قابل محاسبه می باشد، برای آشنایی بیشتر با سایر موارد در گزارشات خروجی weka می توانید به manual آن مراجعه کنید که عموما در جایی که weka نصب شده کپی می شود.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 286
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
دانلود کتاب weka
دانلود کتاب لاتین راهنمای weka
لینک مستقیم دانلود
لینک غیر مستقیم دانلود
انجام پروژه داده کاوی Data Mining weka orange spss rapidminer
داده کاوی چیست؟ چرا داده کاوی نیاز است؟
امروزه در اکثر سازمانها، دادهها به سرعت در حال جمع آوری و ذخیره شدن می باشند.اما می توان ادعا کرد که علیرغم این حجم انبوهدادهها، امروزه سازمانها با فقر دانش در تصمیم گیری روبرو هستند. اهداف اصلی این گروه عبارتند از
ایجاد همافزایی با به اشتراک گذاشتن تجارب افراد در گروه
تحقیق و بررسی مباحث پیشرفته داده کاوی و ارائه آنها توسط افراد به گروه
کار گروهی بر روی پروژه های تحقیقاتی و کاربردی داده کاوی azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com ** ایمیل (ضروری): مقطع تحصیلی : کارشناسی ارشدکارشناسیدکتریکاردانی دانشگاه و موسسه : دانشگاه آزاد اسلامیپیام نورسراسری روزانهسراسری شبانهعلمی کاربردیدوره مجازیسایر نوع کمک درخواستی : ارائه مقاله بیس و انتخاب موضوعمشاوره انجام پروپوزالمشاوره انجام فصلهای پایان نامهمقاله علمی پژوهشی، ISI, ISCآموزش نرم افزار و انجام پروزهپروژه پایان ترمپایان نامه کارشناسیتحقیق کلاسیتهیه پاورپوینت دفاعمقاله کنفرانسیارائه منابع و مقالات مفید توضیحات بیشتر: حتما ایمیل خودتان را بنویسید:
عنوان:..... hانجام پروژه مدلسازی و تحلیل داده کاویData Mining weka orange spss rapidminer بصورت آکادمیک و حرفه ای در سریعترین زمان ممکن
توضیح درخواست:..... جزئیات درخواست بیان شود
مقطع:..... دکتری؟ ارشد؟ لیسانس؟
زمان:.... مدت زمان پیشنهادی؟
دانشگاه:... دولتی؟ آزاد؟ پیام نور؟ بین الملل؟ موسسه؟
استاد راهنما مشاور:.... مشخصات و تخصص و زمینه کاری
نوع کمک درخواستی....:مراحل مورد نیاز
به مدیریت دپارتمان ایمیل نمائید:
برای ارسال پیام روی عکس زیر کلیک کنید
...
در صورت تمایل به سفارش طراحی و ساخت فایل پاورپوینت جلسه دفاع پایان نامه تان می توانید نمونه های کاری ما را در این زمینه مشاهده نمایید.
تنها لازمست با یک تماس تلفنی، موضوع پایان نامه خود را به علاوه توضیحات جانبی در این خصوص به ما ارائه دهید و در کوتاه ترین بازه زمانی آماده دریافت پاورپوینت مورد نظر خود باشید.
چگونه میتوان از این داده ها برای رفع مشکل تصمیم گیری مدیران استفاده نمود؟
داده کاوی عبارت است از: "استخراج اطلاعات و دانش و کشف الگوهای پنهان از پایگاه دادههای بسیار بزرگ"
چه موقع و کجا دادهکاوی نیاز است؟
مسئله ای پیچیده و ناساختیافته و یا نیمه ساختیافته
دادههای مرتبط وجود داشته باشند و به آنها دسترسی داشت
داده ها در یکجا مجتمع شده و انباره داده ها ایجاد شود.
توانایی کامپیوترها امکان استفاده از نرم افزارهای مرتبط با داده کاوی را به ما بدهند
مدیران نیاز به استفاده از دانش استخراج شده از داده ها را حس کرده باشند
چگونه دادهکاوی را به کار گیریم؟ فرایند دادهکاوی
فرایند داده کاوی شامل مراحل زیر است.
یکی از متدولوژیهای انجام پروژه های داده کاوی متدولوژی CRISP است.
این متدلوژی از گامهای شناخت سیستم، شناخت دادهها، آماده سازی دادهها، مدلسازی، ارزیابی و توسعه سیستم تشکیل شده است.
پروژه های داده کاوی با
روش های
CLASSIFICATION CLUSTERING ASSOCIATION RULES NAIVE BAYES SVM: SUPPORT VECTOR MACHINE BAGGING BOOSTING FPGROWTH ,...
ابزارهای
MATLAB WEKA RAPID MINER MAGNUM OPUS CLEMENTINE DBMS_DATAMINING ORACLE 11G
توسط تیمی از دانشجویان و فارغ التحصیلان مقطع ارشد و دکتری دانشگاه صنعتی شریف آموزش و پیاده سازی می شود.
همچنین این تیم در زمینه های ذیل حاضر به همکاری با شرکت ها و سازمان های بزرگ می باشد:
2.انجام پروژه های انبار داده با استفاده از ابزارهای OBIEE و OWB و ODI
3.طراحی و پیاده سازی لایه ETL و DATA CLEANING&CLEANSING
4.مسلط به طراحی و ساخت CUBE های اطلاعاتی جهت استخراج گزارشات پیچیده تحلیلی و مدیریتی
4.انجام پروژه های مرتبط با FRUAD DETECTION , AML , ABNOMALY DETECTION
5.مشاوره انجام پایان نامه های کارشناسی ارشد, دکتری
6.مشاوره و انجام در زمینه ارائه مقالات در معتبرترین کنفرانس و ژورنالها
7.مشاوره و انجام در پروژه های سیستمهای اطلاعات مدیریت
به مدیریت دپارتمان ایمیل نمائید:
roya64.ahmadi@gmail.com
برای ارسال پیام روی عکس زیر کلیک کنید
کلاس آموزش فرآیند داده کاوی همراه با نرم IBM Spss Modeler14.2(Clementine12 :: آموزش IBM SPSS Modeler 14.2 در محل شما : انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار RapidMiner ::٩/۱٩ آموزش نرم افزار Clementine 12 :: ۱٢/ مشاوره در زمینه پروژه های داده کاوی :: ۱۳٩٢/۸/۱ پروژه آماده داده کاوی با نرم افزار weka - clementine 12 :: ۱۳٩٢/۸/۱ انباره داده ها :: قواعد تلازمی :: الگوریتم درخت تصمیم :: خوشه بندی چیست ؟ :: دسته بندی چیست ؟ :: داده کاوی چیست؟ :: ٢۵ کارگاه تخصصی فرایند داده کاوی با نرم افزار Clementine 12 :: ۱ انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12 :: ۱۳٩٢/۵/۱٠ قالب سایت آماده - طراحی سایت :: ۵ دانلود نرم افزار Rapidminer :: ۱۳٢/۳/۱۴ وب کاوی چیست :: آموزش داده کاوی :: ٢ انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا weka :: /۱/۳۱ آموزش نرم افزار داده کاوی وکا weka :: /۱/۳۱ azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
فایلهای درس داده کاوی
موضوع
فایل
مفاهیم داده کاوی
داده کاوی چیست؟ چرا دادهکاوی نیاز است؟
چه موقع و کجا داده کاوی نیاز است؟
چگونه داده کاوی را به کار گیریم؟
مفاهیم ۱ azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com مفاهیم ۲
متدولوژی انجام پروژه های داده کاوی
CRISP
نمونه ای از کاربردهای داده کاوی
کاربردها
قواعد تلازمی Association
قواعد تلازمی
خوشه بندی Clustering
۱- مفاهیم خوشه بندی و روشها
۲- پیدا کردن تعداد خوشه های بهینه
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
خوشه بندی
مفاهیم خوشه بندی پیشرفته #انجام_پروژه_داده_کاوی_data_mining_weka_orange_spss #
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 255
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
انجام سمینارهای داده کاوی انجام پروژه درس سمینار کارشناسی ارشد کامپیوتر با کمترین قیمت azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com سمینارهای داده کاوی در موضوعات:
پیش بینی مدیریت ریسک مشتریان بانک با ابزارهای داده کاوی
کشف تقلب در بیمه با ابزارهای داده کاوی
بررسی روشهای دسته بندی در برای تشخیص کلاهبرداری در حوزه بانکداری
ارائه مدلی برای تشخیص خرابی قطعات با استفاده از تکنیک های داده کاوی
مدیریت ریسک در شبکه های کامپیوتری با استفاده از داده کاوی
کاربرد الگوریتم ایمنی مصنوعی در خوشه یابی داده ها
پیش بینی بیماری دیابت با ابزارهای داده کاوی بررسی اثر فرهنگ اسلامی بر رفتار شهروندی سازمانی با استفاده از داده کاوی azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com کاربرد داده کاوی در پزشکی
پیش بینی بیماری قلبی با ابزارهای داده کاوی
جهت مشاوره و سفارش لطفا تماس بگیرید
برچسبها: رپیدماینر, انجام پروژه رپیدماینر, وکا, پروژه آماده, پروژه آماده رپیدماینر
مشاوره مراحل پایان نامه ارشد کامپیوتر با توجه به اهمیت پایان نامه ارشد همواره دغدغه دانشجویان کارشناس ارشد به خصوص در رشته مهندسی کامپیوتر گرایش هوش مصنوعی و نرم افزار انتخاب موضوع و مراحل ایجاد پایان نامه است.
هم چنین بسیاری از دانشجویان تمایل دارند که شخصا به انجام و اجرای پایان نامه خود بپردازند. اما در مراحل انتخاب موضوع و نگارش پروپوزال دچار سردرگمی و ابهامات زیادی خواهد شد.
مشاوره نحوه انتخاب موضوع، نحوه جستجو و پیشنهاد موضوع، مشاوره چگونگی نوآوری در پایان نامه، انواع نوآوری در پایان نامه، جستجوی دیتاست جهت پروژه های داده کاوی، انتخاب از نرم افزارهای برتر در پایان نامه و بسیاری نکته ها و تجربه هایی که این جانب با سابقه بالا در پژوهش در طول این سالها کسب کردم.
جهت مشاوره و سفارش لطفا تماس بگیرید
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
برچسبها: رپیدماینر, انجام پروژه رپیدماینر, وکا, انجام پایان نامه داده کاوی, انجام پایان نامه ارشد
انواع پروژه های آماده رپیدماینر
پکیج کامل پروژه های رپیدماینر و وکا و متلب شامل: مباحث داده کاوی در پزشکی داده کاوی در مخابرات داده کاوی در بانک داده کاوی در بیمه پیش بینی بیماری دیابت با روش های داده کاوی پیش بینی بیماری قلبی با روش های داده کاوی رتبه بندی اعتباری مشتریان بانک با روش های داده کاوی خوشه بندی مشتریان پیش بینی ریزش مشتری با داده کاوی کشف تقلب در بانک کشف پول شویی با روش های داده کاوی و.... مجموعه داده مرتبط با موضوع، کد اجرای نرم افزار، فایل ورد توضیحات گام به گام نرم افزار، فیلم آ آموزش اجرا azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
برچسبها: رپیدماینر, انجام پروژه رپیدماینر, وکا, انجام پایان نامه داده کاوی, پروژه آماده رپیدماینر
انجام پروژه های رپیدماینر و وکا و متلب انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining) در زمینه های رده بندی (Classification)، خوشه بندی (Clustering)، پیش بینی (Prediction)، انتخاب ویژگی (Feature Selection) و قواعد انجمنی (Association Rules) با استفاده از روش ها و الگوریتم های مختلفی 1 -Ann)شبکه عصبی مصنوعی) 2 - شبکه های عصبی مصنوعی (RBF) 3 - درخت تصمیم--هرس درخت تصمیم--درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی 4 - بگینگ و بوستینگ 5 - ماشین بردار پشتیبان 6-ماشین بردار پشتیبان با بهینه ساز ازدحام ذرات 8 - سیستم استنباط بیزین 10-الگوریتم ژنتیک , ازدحام ذرات 11-الگوریتم های فراابتکاری 12-قواعد همسایگی با fp-growth,apriory 13-تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc 14-انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و ... 15-انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری 16-روش های حل مشکل رده نامتوازن 17-تشخیص داده پرت با کانزدیکترین همسایه)Knn 18-تشخیص داده پرت محلی انجام پروژه های رپیدماینر و وکا و متلب در کوتاهترین زمان ممکن با کمترین قیمت با مشاوره وآموزش اجرای پروژه انجام پروژه های داده کاوی با مشاوره و آموزش اجرا جهت ارایه پروژه در صورت ارایه پروژه فیلم آموزشی کار با نرم افزار و اجرای پروژه تحویل داده خواهد شد. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com برای سفارش پروژه لطفا تماس بگیرید.
برچسبها: رپیدماینر, انجام پروژه رپیدماینر, وکا, متلب, پروژه داده کاوی با متلب
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 283
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12 پروژه های داده کاوی با نرم افزار R با بسته Rattle پروژه های داده کاوی با نرم افزار R با بسته Rattle
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
ها: پروژه های, داده کاوی, با نرم افزار, R, با بسته
آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12
آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12
آموزش نرم 14.2 افزارIBM SPSS Modeler
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارClementine 12
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار.2 14 IBM SPSS Modeler
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر rapidminer azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا weka
فرآیند داده کاوی CRISP-DM آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler14.2 فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler14.2 شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler14.2 بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append) بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit) مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler14.2 مدل های پیش بینی کننده طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler14.2 استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی ارزیابی مقدماتی مدلهای پیش بینی کننده
برچسبها: آموزش, نرم افزار, داده کاوی, کلمنتاین, Clementine12 7:44 توسط Clementine12 | نظر بدهید پروژه آماده داده کاوی با نرم افزار - weka - clementine 12 پروژه آماده داده کاوی با نرم افزار - weka - clementine 12
پروژه آماده داده کاوی با نرم افزار - rapidminer - clementine 12 azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com پروژه آماده داده کاوی با نرم افزار - clementine 12
کلیک کنید
برچسبها: پروژه, آماده, داده کاوی, با نرم افزار, weka + نوشته شده در شنبه یازدهم Clementine12 | نظر بدهید دانلود نرم افزار داده کاوی وکا weka دانلود نرم افزار داده کاوی وکا weka
دانلود نرم افزار وکا
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
جهت دانلود نرم افزار داده کاوی وکا weka کلیک کنید برچسبها: دانلود, نرم افزار, داده کاوی, وکا, weka 5سط Clementine12 | نظر بدهید پروژه های داده کاوی بانرم افزار وکا weka انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکاweka
در کوتاه ترین زمان با کمترین قیمت
بیش از 30 نوع دیتاست مختلف با انواع موضوعات متفاوت در سایت پروژه های 21
کلیک کنید توسط Clementine12 | نظر بدهید انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر rapidminer انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر rapidminer
در کوتاه ترین زمان با کمترین قیمت
بیش از 30 نوع دیتاست مختلف با انواع موضوعات متفاوت در سایت پروژه های 21
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
برچسبها: انجام, پروژه های, داده کاوی, با, نرم افزار +وسط Clementine12 | نظر بدهید انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12 انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com در کوتاه ترین زمان با کمترین قیمت
بیش از 30 نوع دیتاست مختلف با انواع موضوعات متفاوت در سایت پروژه های 21
برچسبها: انجام, پروژه های, داده کاوی, با نرم افزار, کلمنتاین ۹۵ ساعت 18:2 توسط Clementine12 | نظر بدهید انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler14.2 انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler14.2
در کوتاه ترین زمان با کمترین قیمت
بیش از 30 نوع دیتاست مختلف با انواع موضوعات متفاوت در سایت پروژه های 21 azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 295
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
انجام پروژه های داده کاوی با رپیدماینر و وکا
انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining) در زمینه های رده بندی (Classification)، خوشه بندی (Clustering)، پیش بینی (Prediction)، انتخاب ویژگی (Feature Selection) و قواعد انجمنی (Association Rules) با استفاده از روش ها و الگوریتم های مختلفی نظیر: ۱ -Ann)شبکه عصبی مصنوعی) ۲ - شبکه های عصبی مصنوعی (RBF) ۳ - درخت تصمیم--هرس درخت تصمیم--درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی ۴ - بگینگ و بوستینگ ۵ - ماشین بردار پشتیبان ۶-ماشین بردار پشتیبان با بهینه ساز ازدحام ذرات ۸ - سیستم استنباط بیزین ۱۰-الگوریتم ژنتیک , ازدحام ذرات.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
۱۱-الگوریتم های فراابتکاری
۱۲-قواعد همسایگی با fp-growth,apriory ۱۳-تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc ۱۴-انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و ... ۱۵-انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری ۱۶-روش های حل مشکل رده نامتوازن ۱۷-تشخیص داده پرت با کانزدیکترین همسایه)Knn ۱۸-تشخیص داده پرت محلی انجام پروژه های رپیدماینر در کوتاهترین زمان ممکن با کمترین قیمت با مشاوره وآموزش اجرای پروژه انجام پروژه های داده کاوی با مشاوره و آموزش اجرا جهت ارایه پروژه در صورت ارایه پروژه فیلم آموزشی کار با نرم افزار و اجرای پروژه تحویل داده خواهد شد. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 224
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
آموزش معرفی Radoop معرفی Radoop 1395.12.10
Radoop چیست ؟ azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com Radoop یک شرکت بزرگ تجزیه و تحلیل داده با هدف کم کردن موانع برای استفاده از Hadoop است. بسته Radoop اجازه می دهد تا حتی افراد غیر فنی نیز توانایی دسترسی ، تجزیه و تحلیل و شبیه سازی داده های بزرگ را داشته باشند. برای افراد متخصص علاوه بر امکانات ذکر شده برنامه نویسی ، تجزیه و تحلیل و پیش بینی پیشرفته را فراهم می کند و این دلیل محکمی است که RapidMiner با تکیه بر توانایی هدوپ در پردازش موازی داده های کلان به عنوان محبوب ترین ابزار داده کاوی یکپارچه شناخته شود و کم کم کاربران زیادی را به سمت خود سوق دهد. Radoop محیطی گرافیکی و بسیار راحت برای تحلیل داده های کلان بر روی هدوپ فراهم می کند و همه اینها به این بستگی دارد که ما پیکربندی دقیق و بدون نقصی را برای نصب این افزونه تحلیل داده های کلان انجام دهیم. Radoop از ترکیب RapidMiner و هدوپ بوجود آمده البته وجود Hive در این افزونه به نظر الزامیست نه به این معنی که بدون Hive کار کردن غیر ممکن است بلکه به دلیل که Hive قدرتمند، انعطاف پذیر و آسان برای کار کردن است. Radoop یک نرم افزاری است که عملیات پردازش داده های عظیم را به کلاسترهای هدوپ سپرده و به وسیله قدرت تحلیل داده ای رپیدماینر آن را به صورت گرافیکی به کابر خود نشان می دهد. لزومی نیست که Rapid miner بر روی کلاسترها نصب و راه اندازی شود و هر قسمت همانگونه که در تصویر مشاهده می کنید وظیفه دارد عملیات مخصوص به خود را انجام دهد. RapidMiner Server نیز قادر است از Radoop استفاده کند. از فعالیتهایی که سرور RapidMiner می تواند انجام دهد می توان برنامه ریزی برای پردازشها، مدیریت و ثبت گزارش پردازشها، فراهم آوردن ابزارهای گزارشگیری بصری می باشد برچسبها: آموزش, معرفی, Radoop + نوشته شده در دوشنبه بیست و هفتم شهریور ۱۳۹۶ ساعت 15:36 توسط پروژه | نظر بدهید معرفی 10 الگوریتم برتر داده کاوی معرفی 10 الگوریتم برتر داده کاوی 1395.12.10
آموزش 10 الگوریتم برتر داده کاوی azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com الگوریتم C4.5 : الگوریتم C4.5 بهینه شده الگوریتم ID3 می باشد که از قانون هرس بعدی بهره می برد و می تواند صفاتی را که داده های نویزی و مقدار و همچنین صفات گسسته ندارند، استفاده نماید. با توجه به بعضی از ضعف های الگوریتمID3 ، کوئینلن در سال ۱۹۹۳ آن را اصلاح و تحت الگوریتم C4.5 معرفی نمود. این الگوریتم نسبت به ID3 اریبی کمتری دارد و برای مشاهدات با مقادیر گمشده مناسب است. ملاک تصمیم گیری در این الگوریتم بر اساس شاخص آنتروپی است که به کمک آن شاخص های Information Gain محاسبه می شود . azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com الگوریتم k-means : این الگوریتم داده ها را به خوشه های مجزا خوشه بندی می کند. این روش تعداد خوشه های ثابتی رادر نظر گرفته به طوری تکراری رکورد ها را به خوشه ها تخصیص می دهدو مراکز خوشه را را تا هنگامی که مدل بهبود نیابد تنظیم می کند. تلاش برای پیش بینی یک خروجی ، K-means از یک فرآیند به نام یادگیری بدون نظارت برای کشف الگوها در مجموعه ای از فیلد های ورودی استفاده می کند.
الگوریتم SVM : الگوریتم SVM اولیه در ۱۹۶۳ توسط Viadimir Vapnik ابداع شد و در سال ۱۹۹۵ توسط Vapnik و Corinna Cortesبرای حالت غیرخطی تعمیم داده شد. ماشین بردار پشتیبانی (Support vector machines) یکی از روشهای یادگیری با نظارت (Supervised learning) است که از آن برای طبقه بندی و رگرسیون استفاده میکنند.
الگوریتم Apriori : این الگوریتم در سال 1996 توسط چیونگ ابداع شد و یکی از مهمترین یافته هادر تاریخ استخراج قواعد تلازمی است . استخراج قواعد تلازمی یا انجمنی نوعی عملیلت داده کاوی است که به جستجو برای یافتن ارتباط بین ویژگیها در مجموعه داده ها می پردازد.نام دیگر روش تحلیل تلازمی ، تحلیل سبد بازار می باشد .قواعد تلازمی به شکل اگر و آنگاه به همراه دو معیار پشتیبان و اطمینان تعریف می شوند .
الگوریتم EM : الگوریتم امید ریاضی-بیشینهسازی (EM) یک روش تکرارشونده (iterative) است که به دنبال یافتن برآوردی با بیشترین درست نمایی برای پارامترهای یک توزیع پارامتری است. این الگوریتم روش متداول برای زمانهایی است که برخی از متغیرهای تصادفی پنهان هستند. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com الگوریتم Page Rank : Page Rank در سال 1998 در هفتمین کنفرانس بین الملی World Wide Web توسط Sergey Brin و Larry ارائه شد . این الگوریتم یک الگوریتم Page Rank که از پیوند داده در وب استفاده می کند . گوگل به عنوان یک موفقیت بزرگ بر اساس این الگوریتم ساخته شد . در حال حاضر تمام موتور های جستجو بر اساس این الگوریتم کار می کنند.این الگوریتم بر اساس طبیعت دموکراتیک وب با استفاده ساختار وسیع اتصالی اش به عنوان یک نماینده کیفیت یک صفحه شخصی کار می کند . پیج رنک رتبهای است که گوگل برای یک سایت بین اعداد ۰ تا ۱۰ در نظر میگیرد. هرقدر این عدد نزدیک به ۱۰ باشد نشاندهنده این است که این سایت لینکهای ورودی زیادی دارد و سایتهای زیادی به این سایت لینک دادهاند. روش دیگر موتورهای جستجو، پردازش رتبه صفحه، با استفاده از تعداد یافتههای خود در سایتهای اینترنتی میباشد. این روش، یک فناوری زیرساخت برای پدیدار گشتن «بمب گوگلی» نیز بود. ناگفته نماند که هدف از ساختن بمبهای گوگلی بالاتر رفتن رتبه یک وبلاگ یا وبگاه در موتور جستجوی گوگل میباشد که معمولاً با همکاری گروههای مردمی ایجاد میشود.
عرفی, 10, الگوریتم, برتر, داده کاوی :27 توسط پروژه | نظر بدهید معرفی 10 الگوریتم برتر داده کاوی معرفی 10 الگوریتم برتر داده کاوی آموزش 10 الگوریتم برتر داده کاوی
الگوریتم C4.5 : الگوریتم C4.5 بهینه شده الگوریتم ID3 می باشد که از قانون هرس بعدی بهره می برد و می تواند صفاتی را که داده های نویزی و مقدار و همچنین صفات گسسته ندارند، استفاده نماید. با توجه به بعضی از ضعف های الگوریتمID3 ، کوئینلن در سال ۱۹۹۳ آن را اصلاح و تحت الگوریتم C4.5 معرفی نمود. این الگوریتم نسبت به ID3 اریبی کمتری دارد و برای مشاهدات با مقادیر گمشده مناسب است. ملاک تصمیم گیری در این الگوریتم بر اساس شاخص آنتروپی است که به کمک آن شاخص های Information Gain محاسبه می شود .
الگوریتم k-means : این الگوریتم داده ها را به خوشه های مجزا خوشه بندی می کند. این روش تعداد خوشه های ثابتی رادر نظر گرفته به طوری تکراری رکورد ها را به خوشه ها تخصیص می دهدو مراکز خوشه را را تا هنگامی که مدل بهبود نیابد تنظیم می کند. تلاش برای پیش بینی یک خروجی ، K-means از یک فرآیند به نام یادگیری بدون نظارت برای کشف الگوها در مجموعه ای از فیلد های ورودی استفاده می کند.
برچسبها: معرفی, 10, الگوریتم, برتر, داده کاوی
معرفی Radoop معرفی Radoop Radoop چیست ؟
Radoop یک شرکت بزرگ تجزیه و تحلیل داده با هدف کم کردن موانع برای استفاده از Hadoop است. بسته Radoop اجازه می دهد تا حتی افراد غیر فنی نیز توانایی دسترسی ، تجزیه و تحلیل و شبیه سازی داده های بزرگ را داشته باشند. برای افراد متخصص علاوه بر امکانات ذکر شده برنامه نویسی ، تجزیه و تحلیل و پیش بینی پیشرفته را فراهم می کند و این دلیل محکمی است که RapidMiner با تکیه بر توانایی هدوپ در پردازش موازی داده های کلان به عنوان محبوب ترین ابزار داده کاوی یکپارچه شناخته شود و کم کم کاربران زیادی را به سمت خود سوق دهد.
جام پایان نامه ,مشاورین انجام پایان نامه و انجام پروژه های مهندسی انجام پروژه کارشناسی ارشد با آموزش انجام پروژه کارشناسی ارشد با آموزش
April 23, 2019
2 likes آموزش کامل انجام پایان نامه در 7 مرحله آموزش کامل انجام پایان نامه در 7 مرحله
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام پروژه ارزیابی عملکرد انجام پروژه ارزیابی عملکرد
5 likes نگارش سمینار و پایان نامه کارشناسی ارشد نگارش سمینار و پایان نامه کارشناسی ارشد
انجام پروژه مدلسازی معادلات ساختاری انجام پروژه مدلسازی معادلات ساختاری
برنامه ریزی توسعه همزمان تولید و انتقال برنامه ریزی توسعه همزمان تولید و انتقال
October 24, 2018
انجام پایان نامه it پروژه های فناوری اطلاعات انجام پایان نامه it پروژه های فناوری اطلاعات
انجام پروژه متلب کدنویسی برنامه نویسی بهینه سازی در محیط متلب انجام پروژه متلب کدنویسی برنامه نویسی بهینه…
October 17, 2018
2 likes1 comment1 share مشاوره پایان نامه برق پروژه مهندسی برق مشاوره پایان نامه برق پروژه مهندسی برق
انجام پایان نامه کارشناسی ارشد و تز دکتری انجام پایان نامه کارشناسی ارشد و تز دکتری…
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
10 likes15 comments56 shares پایان نامه مدیریت پایان نامه مدیریت
May 20, 2018
1 like1 comment آموزش انجام پایان نامه نرم افزار آموزش انجام پایان نامه نرم افزار
انجام پروژه مهندسی مکانیک انجام پروژه مهندسی مکانیک
انجام پروژه تخصصی,انجام پروژه نرم افزاری انجام پروژه تخصصی,انجام پروژه نرم افزاری
انجام پروژه صنایع انجام پروژه صنایع
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
مشاوره پایان نامه مدیریت استراتژیک مشاوره پایان نامه مدیریت استراتژیک
3 likes1 comment1 share انجام پروژه امنیت ابر انجام پروژه امنیت ابر
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com پروژه نهان نگاری تصویر پروژه نهان نگاری تصویر
March 12, 2018
1 like انجام پروژه آلیاژهای حافظه دار انجام پروژه آلیاژهای حافظه دار
انجام پروژه داده کاوی انجام پروژه داده کاوی
1 like پایان نامه مدیریت,موضوع پایان نامه مدیریت پایان نامه مدیریت,موضوع پایان نامه مدیریت
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
3 likes2 comments6 shares بهینه سازی مصرف انرژی بهینه سازی مصرف انرژی
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
پردازش سیگنال پردازش سیگنال
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com انجام پروژه توربین گازی انجام پروژه توربین گازی
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 231
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
دانلود پروژه آماده داده کاوی با نرم افزار وکا(weka)
پروژه داده کاوی با وکا Weka به عنوان اولین نرم افزار Source Open در داده کاوی از مقبولیت بسیار باالیی در محافل آکادمیک برخوردار می باشد. پشتیبانی از طیف گسترده ای از الگوریتم های داده کاوی آن را به گزینه ای قابل قبول برای انجام پروژه های تحقیقاتی و دانشگاهی مبدل نموده است.
هرچند این ابزار در پشتیبانی از اجرای فرآیند داده کاوی در قالب پروژه های حرفه ای و بلند مدت دارای ضعف های جدی می باشد اما به علت تنوع زیاد در الگوریتم های مدلسازی به عنوان یک ابزار پرکاربرد در کنار سایر ابزارها مورد استفاده قرار می گیرد. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com پروژه وکا weka
تا به امروز نرم افزارهای تجاری و آموزشی فراوانی برای داده کاوی در حوزه های مختلف داده ها به دنیای علم و فناوری عرضه شده اند. هریک از آنها با توجه به نوع اصلی داده هایی که مورد کاوش قرار میدهند، روی الگوریتمهای خاصی متمرکز شده اند. مقایسه دقیق و علمی این ابزارها باید از جنبه های متفاوت و متعددی مانند تنوع انواع و فرمت داده های ورودی، حجم ممکن برای پردازش داده ها، الگـوریتمهای پیاده سـازی شده، روشهای ارزیابی نتایج، روشهای مصـور سـازی، روشهای پیش پردازش داده ها، واسطهای کاربر پسند، پلتفرمهای سازگار برای اجرا،قیمت و در دسترس بودن نرم افزار صورت گیرد. از آن میان، نرم افزار Weka با داشتن امکانات بسیار گسترده،امکان مقایسه خروجی روشهای مختلف با هم، راهنمای خوب، واسط گرافیگی کارا، سازگاری با سایر برنامه های ویندوزی، و از همه مهمتر وجود کتابی بسیار جامع و مرتبط با آن [Data Mining, witten et Al. 2005 ] ، معرفی میشود. یک پروژه داده کاوی با نرم افزار weka که data base از سایت UCI گرفته شده و از تکنیک های classify و clustering و association حداقل یکی از هرکدوم انجام شده که دیتاست Pima , Balloons استفاده گردیده است و همچنین درخت تصمیم j48 , Naive BAyes , Kmeans در این پروژه بکارگیری شده اند .کل کار پرینت به صورت عکس در word قرار داده شده است.و همچنین به همراه تحلیل و گزارش پروژه نیز می باشد azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com این پروژه توسط تیم همیارپروژه در نرم افزار وکا(Weka) انجام شده است و برای عزیزان علاقه مند با قیمتی مناسب جهت دانلود قرار داده شده است.جهت دانلود فایل پروژه آن را از طریق لینک زیر خریداری نمایید.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
دسته : پروژه ها, پروژه وکا (Weka), داده کاوی و بیگ دیتا برچسب : celementain, rapid miner, weka, انجام پروژه با نرم افزار weka, انجام پروژه با وکا, انجام پروژه داده کاوی, انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر, انجامن پروژه های داده کاوی, پروژه آماده داده کاوی, پروژه داده کاوی با نرم افزار کلمنتیاین, پروژه داده کاوی با وکا, داده کاوی با I2, داده کاوی با پایتون, داده کاوی با متلب, داده کاوی با متلب و پایتون, داده کاوی با وکا, سایت داده کاوی, سفارش پروژه داده کاوی, سفارش پروژه داده کاوی دانشجویی, سفارش پروژه های دانشجویی, نرم افزار وکا, همیارپروژه, وکا
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 290
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
انجام پروژه WEKA azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com بهترین فریلنسرهای پروژه WEKA را به راحتی انتخاب کنید
حامی ورکس مرجع فریلنسرهای ایران است. پروژه های WEKA خود را به راحتی برون سپاری کنید و برای انجام آنها به صورت موقت نیروی متخصص استخدام کنید. خیص لبه تصاویر در متلب
لبه تصویر، نقاطی از تصویراست که در آن شدت روشنایی به طور ناگهانی تغییر کرده است.الگوریتم های زیادی در این زمینه وجود دارد الگوریتم sobel الگوریتم canny الگوریتم zerocross الگوریتم Log الگوریتم prewitt الگوریتم Roberts و… عملگرهای آشکارسازی لبه مرتبه نخست: چلیپای رابرنز، پرویت، سوبل، کنی، اسپیسک مرتبه دوم: لاپلاسی، مار- هیلدرث اکنون عملگر [...]
Read پیاده سازی اتوماتای یادگیر سلولی در متلب
برای پیاده سازی پروژه و شبیه سازی خودتان در متلب با ما تماس بگیرید یک اتوماتای سلولی یک مدلی از ریاضیات گسسته می باشد که در مباحثی چون نظریه رایانشپذیری ، ریاضیات ، فیزیک ، سامانههای انطباقی پیچیده ، زیست شناسی نظری و ریز ساختار ها مورد مطالعه قرار گرفته است. اتوماتای سلولی با نام [...] اردیبهشت : عمومی|۰
مقدمات زبان C
زبان C در سال 1972 توسط دنیس ریچی طراحی شد. این زبان تکامل یافته زبان BCPL میباشد که طراح آن مارتین ریچاردز است. زبان BCPL از زبان B که طراح آن کنتامپسون میباشد، نتیجه شده است. علت نامگذاری C این است که بعد از B طراحی شد. کسانی که تا حدودی با زبانهای برنامهسازی آشنایی [...] |: مهندسی نرم افزار|۰
حل تمرین هوش مصنوعی پیشرفته azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com چطور یک GP به تعامل یک برنامه به کنترل یک ربات میتواند استفاده شود و کجا هدف ربات حرکت به سمت بیرون می باشد وقتی با یک مانع مواجه می شود. برنامه نویسی ژنتیک می تواند در بهینه سازی حرکت و یادگیری ربات استفاده شود .افراد در جامعه بوسیله یک ساختار درختی باینری نشان داده [...] اردیبهشت |: هوش مصنوعی|۰
بیان جزئیات برنامه نویسی ژنتیک
وفق پذیری شامل یک سری تغییرات در ساختار برنامه می باشد به گونه ای که در محیط خود بهتر عمل کند. یادگیری گونه ای از وفق پذیری می باشد که در آن هدف حل یک مسئله است. در ادامه به بررسی موارد زیر خواهیم پرداخت. ساختارهایی که عمل وفق پذیری را انجام می دهند. ساختارهای [...] |: هوش مصنوعی|۰
زبان برنامه نویسی لیسپ azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com فرآیند برنامه نویسی ژنتیک توسط هر زبان برنامه نویسی که قابلیت بیان و ارزیابی ترکیب ا ز توا بع را داشته باشد قابل پیاده سازی ا ست هر چند که زبان لیسپ بیشترین قا بلیت را دارد. زبان لیسپ تنها از دو نوع نهاد تحت عنوان اتم ولیست تشکیل شده است. اتمها می توانند مقادیر [...] s: هوش مصنوعی|۰ انجام پروژه مهندسی صنایع انجام پروژه دانشجویی مهندسی صنایع
ارائه خدمات مختلف پژوهشی توسط پروژه مارکت به دانشجویان و محققین در رشته مهندسی صنایع بعنوان یکی از پرجمعیت ترین رشته های دانشگاهی کشور شامل: انجام پروژه مهندسی صنایع، انجام پروژه های نرم افزاری مهندسی صنایع،ارائه خدمات ترجمه تخصصی مهندسی صنایع و انجام پروژه مدیریت در تمامی مقاطع کارشناسی، کارشناسی ارشد و دکترا در گرایش های بهینه سازی سیستم ها ،سیستم های سلامت، لجستیک و زنجیره تامین، سیستم های کلان، مهندسی مالی ، مدیریت مهندسی ، کیفیت و بهره وری ، مدیریت پروژه ، سیستم های اطلاعاتی.
مهندسی صنایع رشته ای است که با طراحی، بهبود و پیاده سازی سیستمهای یکپارچه ای از افراد، مواد، اطلاعات ،تجهیزات و انرژی مرتبط است. این رشته بر پایه دانش تخصصی و تبحر در علوم ریاضی، طبیعی، اجتماعی و نیز قوانین و روش های تجزیه و تحلیل مهندسی و طراحی بنا نهاده شده است تا به کما این علوم و قوانین، به تعیین، پیشبینی و ارزیابی نتایج حاصل از سیستمهای یکپارچه بپردازد. که بصورت یا ارایه ی با عنوان مهندسی صنایع ارائه می شود. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com سفارش پروژه مهندسی صنایع و یا مدیریت خود را برای ما ارسال نمائید، کارشناسان ما پس از بررسی سفارش شما روش های مختلف را برای انجام پروژه شما به اطلاع شما خواهند رساند. پروژه مارکت بابت خدمات مشاوره ای خود که در زمینه انجام پروژه های مهندسی صنایع ارائه می دهد هزینه ای را دریافت نمی نماید. انجام پروژه صنایع انجام پروژه نرم افزاری مهندسی صنایع شبیه سازی پروژه های صنایع پروژه برنامه نویسی صنایع انجام پروژه مهندسی صنایع در زیر می توانید خدمات پروژه مارکت را در زمینه انجام پروژه های دانشجویی در رشته مهندسی صنایع، برای هر گرایش با جزئیات ملاحظه بفرمایید. پروژه مارکت خدمات خود را به تمامی گرایش های مهندسی صنایع گسترش داده است. درصورتی که موضوع مورد نظر خود را در موارد ذکر شده در زیر نیافتید، درخواست خود را با ما در میان بگذارید، ممکن است موضوعاتی باشد که در زیر ذکر نشده اند.
انجام پروژه صنایع سیستم های سلامت انجام پروژه صنایع بهینه سازی سیستم ها انجام پروژه صنایع سیستم های کلان انجام پروژه صنایع لجستیک و زنجیره تامین انجام پروژه صنایع مهندسی مالی انجام پروژه صنایع مدیریت مهندسی انجام پروژه صنایع کیفیت و بهره وری انجام پروژه صنایع کنترل و مدیریت پروژه انجام پروژه مهندسی صنایع سیستم های اطلاعاتی azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com انجام پروژه مهندسی صنایع سیستم های سلامت
زمینه های فعالیت: بهبود فرآیند و کیفیت در سلامت، مدلسازی داده محور در سلامت، سیستمهای خبره در سلامت، اینترنت اشیا در سلامت، مدیریت زنجیره تأمین برای سیستمهای سلامت، نظریه و شبکه های بیزی، فناوریهای پیشرفته و رباتیک در سیستمهای سلامت ، مدیریت درآمد و تقاضا در سیستمهای سلامت، مدل های گردشگری حوزه سلامت،
ما برای هریک از متقاضیان٬ مجری را برمیگزینیم که زمینه کاری و پژوهشی ایشان در راستای موضوع متقاضی باشد. بدون استرس از متخصصین در زمینه کاری خودتان کمک بگیرید. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 310
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
هدف از این آموزش فراگیری انجام کارهای داده کاوی مختلف با نرم افزار weka می باشد.بی شک نرم افزار weka یکی از قوی ترین وکاربرپسندترین نرم افزارهای داده کاوی به شمار می رود. وهدف انجام کارهای مهم داده کاوی است :
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
موارد موجو دراین فایل :
-
شروع کار با weka
-
نصب weka
-
نحوه ورود انواع مختلف داده در نرم افزار weka
-
پیش پردازش داده ها در weka
-
خواندن و فیلتر کردن فایل ها
-
تبدیل فایل ها به فرمتarff
-
به کارگیری فیلتر ها
-
نحوه Classifyکردن داده ها با انواع مختلف کلاسیفایرها
-
نحوه انجام رگرسیون
-
نحوه انجام خوشه بندی
-
اجرای قوانین وابستگی
-
شرح کامل قسمت های مختلف نرم افزار wekaاز جمله :
-
استفاده ازخط فرمان سیستم عامل
استفاده ازخط فرمان
-
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
استقاده ازواسط کابری
استفاده از weka در برنامه های دیگر
-
پنجره اصلی
-
قسمت های اصلی
اطلاعات ورودی در weka
قسمت های اصلی در weka
-
فرمت اطلاعات ورودی در weka
-
توضیح برگه explorer
-
توضیح برگه classify
-
توضیح برگه Clustering
-
توضیح برگه Associate
-
توضیح برگه Visualize
weka مجموعه ای از به روزترین الگوریتمهای یادگیری ماشینی و ابزارهایی برای پیش پردازش داده ها میباشد. WEKA در قالب واسطهای کاربری مناسب در اختیار کاربران قرار میگیرد بنابراین کاربران میتوانند با توجه اینکه کلیه امکانات متدهای مختلف را بر روی دادههای خود پیاده سازی کرده و بهترین الگوریتم را برای کار انتخاب نمایند.. همچنین این نرم افزار تحت مجوز Java که ماشین مجازی بدان معناست که استفاده از آن رایگان بوده و کاربران به راحتی
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
میتوانند به کدمنبع های آن دسترسی داشته و حتی آنها را برحسب نیاز تغییر داده و روشهای دیگری را نیز به آنها اضافه کنند. این نرم افزار توسط جاوا پیاده سازی شده و شما می توانید مستقیما از وکا استفاده کنید یا در کد جاوای برنامه خود مورد استفاده قرار دهید. در وکا مجموعه کاملی از الگوریتم ها ارائه شده است که می توان در نظرکاوی، متن کاوی و امور مختلف داده کاوی مورد استفاده قرار داد. یکی از نقاط قوت وکا عملکرد مناسب الگوریتم ماشین یادگیری این نرم افزار است. الگوریتم به شکلی پیاده سازی شده اند که عملکرد قابل قبولی نسبت به بقیه نرم افزارها ارائه می دهند. در کنار این نکات قوت وکا ظاهر کاربرپسندی نیز دارد.
این پکیج شامل چهار واسط کاربری متفاوت میباشد:
-
Explorer: در این حالت شما میتوانید روشهای مختلف آمادهسازی، تبدیل و الگوریتمهای مدلسازی بر روی دادهها را اجرا کنید.
-
Experimenter: در این حالت فقط امکان اجرای الگوریتمهای مختلف ردهبندی به صورت همزمان و مقایسه نتایج آنها وجود دارد. تمامی شاخصهای مورد نیاز به منظور بررسی مدلهای رده بندی در این قسمت تعریف شده و قرار دارند و گزارشات مفصلی را از جمله آزمون T می توان در این قسمت پس از مدلسازی استخراج نمود.
-
Knowledge Flow: در این قسمت یک واسط گرافیکی طراحی شده است که مانند نرم افزارهای IBM Modeler و رپیدماینر در آن می توان جریان های داده ای مختلف تولید نمود.
-
(command line interface (CLI: در این حالت امکان مدلسازی توسط کدنویسی خط به خط قرار دارد.
-
در وکا داده ها می توانند به فرمت های مختلف از جمله Excel، CSV و Arff باشند. اما به طور کلی این نرم افزار با دادهها به فرمت Arff میانه بهتری دارد.
یکی از راههای به کارگیری Weka ، اعمال یک روش یادگیری به یک مجموعه داده و تحلیل خروجی آن برای شناخت چیزهای بیشتری راجع به آن اطلاعات میباشد. راه دیگر استفاده از مدل یادگیری شده برای تولید پیشبینیهایی در مورد نمونههای جدید است. سومین راه، اعمال یادگیرندههای مختلف و مقایسه کارآیی آنها به منظور انتخاب یکی از آنها برای تخمین میباشد. روشهای یادگیری Classifier نامیده میشوند و در واسط تعاملی Weka ، میتوان هر یک از آنها را از منو انتخاب نمود. بسیاری از classifier ها پارامترهای قابل تنظیم دارند که میتوان از طریق صفحه ویژگیها یا object editor به آنها دسترسی داشت. یک واحد ارزیابی مشترک، برای اندازهگیری کارآیی همه classifier به کار میرود.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
پیاده سازیهای چارچوبهای یادگیری واقعی، منابع بسیار ارزشمندی هستند که Weka فراهم میکند. ابزارهایی که برای پیش پردازش دادهها استفاده میشوند. filter نامیده میشوند. همانند classifier ها، میتوان filter ها را از منوی مربوطه انتخاب کرده و آنها را با نیازمندیهای خود، سازگار نمود. در ادامه، به روش به کارگیری فیلترها اشاره میشود.
علاوه بر موارد فوق، Weka شامل پیاده سازی الگوریتمهایی برای یادگیری قواعد انجمنی، خوشهبندی دادهها در جایی که هیچ دستهای تعریف نشده است، و انتخاب ویژگیهای مرتبط در دادهها میشود.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 282
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
پروژه آماده داده کاوی با وکا (weka) نجام پروژه های رپیدماینر، انجام پروژه وکا،انجام پایان نامه های داده کاوی، انجام پایان نامه رپیدماینر انجام سمینارهای داده کاوی انجام پروژه درس سمینار کارشناسی ارشد کامپیوتر با کمترین قیمت azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com سمینارهای داده کاوی در موضوعات:
پیش بینی مدیریت ریسک مشتریان بانک با ابزارهای داده کاوی
کشف تقلب در بیمه با ابزارهای داده کاوی
بررسی روشهای دسته بندی در برای تشخیص کلاهبرداری در حوزه بانکداری
ارائه مدلی برای تشخیص خرابی قطعات با استفاده از تکنیک های داده کاوی
مدیریت ریسک در شبکه های کامپیوتری با استفاده از داده کاوی
کاربرد الگوریتم ایمنی مصنوعی در خوشه یابی داده ها
پیش بینی بیماری دیابت با ابزارهای داده کاوی بررسی اثر فرهنگ اسلامی بر رفتار شهروندی سازمانی با استفاده از داده کاوی
کاربرد داده کاوی در پزشکی
پیش بینی بیماری قلبی با ابزارهای داده کاوی
جهت مشاوره و سفارش لطفا تماس بگیرید
برچسبها: رپیدماینر, انجام پروژه رپیدماینر, وکا, پروژه آماده, پروژه آماده رپیدماینر 14:1 توسط میناربطی | نظر بدهید انواع پروژه های آماده رپیدماینر
پکیج کامل پروژه های رپیدماینر و وکا و متلب شامل: مباحث داده کاوی در پزشکی داده کاوی در مخابرات داده کاوی در بانک داده کاوی در بیمه پیش بینی بیماری دیابت با روش های داده کاوی پیش بینی بیماری قلبی با روش های داده کاوی رتبه بندی اعتباری مشتریان بانک با روش های داده کاوی خوشه بندی مشتریان پیش بینی ریزش مشتری با داده کاوی کشف تقلب در بانک کشف پول شویی با روش های داده کاوی و....azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com مجموعه داده مرتبط با موضوع، کد اجرای نرم افزار، فایل ورد توضیحات گام به گام نرم افزار، فیلم آ آموزش اجرا
تیم همیارپروژه یک پروژه کاربردی را در حوزه داده کاوی با وکا weka انجام داده است که شما عزیزان میتوانید با پرداخت هزینه مناسب آن را دانلود نمایید.
پروژه آماده وکا موضوع پروژه :
پیش بینی افت تحصیلی دانش اموزان و بررسی علت های آن با استفاده از تکنیک های داده کاوی آموزشی و نرم افزار وکا(weka) توضیح پروژه:
در این پروژه داده های مربوط به دانش اموزانی که دچار افت تحصیلی شده اند جمع اوری شده و با استفاده از دسته بندهای مختلف در نرم افزار وکا یک مدل برای آن اموزش داده شده ایت که می تواند پیش بینی کند که دانش اموزی دچار افت خواهد شد یا خیر. و همچنین تمامی علت های ان بررسی و اولویت بندی شده است… این پروژه دارای دیتاست و پرسشنامه دانش آموزان است.پیاده سازی این پروژه در نرم افزار وکا(weka) انجام شده است. پروژه دانشجویی وکا: azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com این پروژه با سفارش یک دانشجو انجام شده و و بعنوان یک پروژه دانشجویی برای دانشجویانی که به دنبال پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا هستند بسیار مفید و آموزنده است. نمونه پروژه های وکا:
سایت همیارپروژه نمونه پروژه های زیادی را در این حوزه انجام داده است که میتوانید از طریق لینک روبرو آنها را مشاهده نمایید: پروژه های نمونه وکا نحوه دریافت پروژه:
برای دانلود این پروژه می توانید با پرداخت مشخص شده آن را دانلود نمایید. خرابی لینک دانلود:
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
دسته : پروژه ها, پروژه وکا (Weka), داده کاوی و بیگ دیتا برچسب : انجام پروژه های داده کاوی, پروژه آماده weka, پروژه داده کاوی, پروژه داده کاوی با وکا, پیش بینی افت تحصیلی دانش اموزان و بررسی علت های آن با استفاده از تکنیک های, داده کاوی آموزشی, داده کاوی وکا, دانلود پروژه weka, دانلود پروژه وکا, موسسه همیارپروژه, نرم افزار وکا(weka), همیارپروژه دیدگاهتان را بنویسید azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 398
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
هزینه انجام پروژه داده کاوی azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com خلاصه در این مقاله در مورد هزینه انجام پروژه داده کاوی و انواع انجام پروژههای داده کاوی توسط متخصصان این حوزه توضیح داده خواهد. نحوه محاسبه هزینه انجام پروژه داده کاوی
هزینه انجام پروژههای داده کاوی بسته به فاکتورهای متفاوت هزینههای متفاوتی دارد. یکی از مواردی که در قیمت گذاری پروژه لحاظ میشود پیچیدگی پروژه است که با میزان وقتی که متخصص در انجام پروژه داده کاوی صرف میکند مرتبط است و در قیمت گذاری مؤثر است.
در انجام پروژه دادهها باید مشخص شوند برخی مواقع صاحب پروژه اصلاً داده ندارد یا داده مناسب ندارد که متخصصان آکادمی داده کاوی، داده مناسب را انتخاب میکنند. تعداد الگوریتم و نوع نرم افزار و زمان انجام پروژه از موارد دیگری است که در قیمت گذاری پروژه تاثییر گذار است. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com در انجام برخی از پروژهها مانند آموزش پایان نامه علاوه بر الزام نوآوری و رعایت ساختار دقیق و آموزش مستمر صاحب پروژه با ارسال ویدیوها و ویسها و توضیحاتی که از طریق تلفن صورت میگیرد تا صاحب پروژه کاملاً در انجام پایان نامه داده کاوی آموزش ببیند. طبیعتاً زمان و دقت این نوع پروژهها زمان و انرژی بیشتری میگیرد که در قیمت گذاری پروژه مؤثر است.هزینه انجام پروژه داده کاوی انجام پروژه داده کاوی با نرم افزارهای متفاوت
نوع نرم افزار نیز در قیمت گذاری گاها متفاوت است. اگر پروژهای نیازی به کد زدن داشته باشد برای مثال از زبان برنامه نویسی پایتون استفاده میشود که نسبت به انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر به علت صرف هزینه زمانی بیشتر هزینه بالاتری دارد. پروژه داده کاوی آماده
آکادمی داده کاوی با داشتن متخصصان بسیار متبحر دارای تعداد زیادی پروژه آماده داده کاوی میباشد. این پروژهها با دادههای استاندارد در حوزه داده کاوی مثل بیمهها، بانکها، تشخیص بیماری و … که بسته به فهرست مطالب و نوع الگوریتم و تعداد الگوریتم و گامها دارای قیمتهای متفاوتی هستند. از جمله دادههای آماده را میتوان بطور کلی بصورت زیر فهرست کرد: azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.comazsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com پروژه آماده داده کاوی با رپیدماینر پروژه آماده داده کاوی با پایتون پروژه آماده داده کاوی با متلب پروژه آماده داده کاوی با زبان برنامه نویسی R پروژه آماده داده کاوی با وکا پروژه آماده داده کاوی با spss modeler
پروژهای ک تحویل داده خواهد شد یک فایل داکیومنت خواهد بود ک معمولاً با روش کریسپ انجام میشود. فایلی که تحویل درخواست کننده میشود، شامل فایل داده، فایل اجرایی نرم افزار و راهنمای اجرا در نرم افزار میباشد که شامل موارد زیر است:
مراحل کار مراحل اجرا در نرم فزار تشریح داده رسم نمودارهای داده
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 283
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
مقدمه. ۴
۲ انواع روش های تشخیص نرم افزارهای مضر/بداندیش…. ۵
۳ رویکرد پیشنهادی در شناسایی و تشخیص نوع نرم افزارهای مضر/بداندیش…. ۵
۳٫۱ تحلیل رفتار نرم افزارهای بداندیش/ مضر و استخراج رفتار آنها ۶
۳٫۲ بازنمایی رفتار کدهای بداندیش/ مضر. ۶
۳٫۳ استخراج خصوصیات مهمتر. ۸
۳٫۳ شناسایی نرم افزارهای مضر/ملور ها با استفاده از روش های طبقه بندی و تحلیل رگرسیون.. ۱۱
۳٫۳٫۱ ابزار WEKA… 11
۳٫۳٫۲ پیش پردازش – کاهش ابعاد داده ۱۳
۳٫۳٫۳ ساختن و آموزش مدل (طبقه بند: Classifier ) 17
۳٫۳٫۴ روش انجام کار و ارایه و بررسی نتایج بنابر روش های مختلف داده کاوی.. ۱۸
۳٫۳٫۵ بررسی خروجی الگوریتم های طبقه بندی در Weka. 24
۴ پیوست الف روشهای کاهش ویژگی.. ۲۷
۴٫۱ روشهای مبتنی بر استخراج ویژگی.. ۲۷
۴٫۲ روشهای مبتنی بر انتخاب ویژگی.. ۳۱
۵ پیوست ب : روشهای داده کاوی و شناسایی الگو و پیشبینی.. ۴۳
۵٫۱ دسته بندی/ طبقه بندی ۴۳
۵٫۲ رگرسیون.. ۴۵
۵٫۳ رگرسیون منطقی.. ۴۵
۵٫۴ پیش بینی سری های زمانی.. ۴۶
۵٫۵ تفاوت دسته بندی و رگرسیون.. ۴۶
۵٫۶ خوشهبندی.. ۴۸
۵٫۷ الگوریتم های دسته بندی : درخت تصمیم گیری و K-NN… 50
۶ پیوست ج: استخراج خصوصیات نرمافزارهای مضر/ملور ها به منظور بازنمایی رفتار آنها- توضیحات تکمیلی.. ۵۲
فهرست منابع و مراجع. ۵۴ ۱ مقدمه
گرایش تشخیص نرمافزارهای مضر یکی ازموضوعات فعال و بحث برانگیز درحوزههای امنیت رایانه است و در سالهای اخیر شاهد افزایش عجیبی در تعداده نرمافزارهای مضر [۱] گزارش شده فروشندگان نرمافزارهای ضد ویروس بودهایم . در این گزارش سعی بر این است که روشی جدید برای تشخیص نرمافزارهای مضر – که در این گزارش مطابق اصطلاح متداول در اکثر قسمتها ملور(malware) نامیده می شود – از طریق بررسی رفتار آنها ارایه نماییم . ملور ها شامل تمام انواع نرم افزارها یا کدهای کامپیوتری هستند که می توانند به سیستم شما آسیب رسانده یا تغییر ناخواسته ای در آن ایجاد کنند، ملورها شامل ویروس ها، adware ها، spyware ها و Trojan ها هستند. این ارایه روشی موثر را با استفاده ازتکنیکهای مهندسی معکوس به همراه داده کاوی و تشخیص الگو برای شناسایی ملورها و تشخیص نوع آنها معرفی مینماید. در این روش با استفاده از ابزارهای تحلیلگر پویا[۲] گزارش رفتار برنامه ها در طول اجرا تهیه شده و پس از ان با مشاهده و بررسی انواع گسترده ای از فایل های مضر خصوصیات مهم و موثر این فایل ها (مالورها) مشخص شد، لازم به ذکر است که مقدار زیادی از اطلاعاتی که در گزارش فایل برنامه مضر وجود دارد ممکن است در یک فایل سالم نیز دیده شود، لذا علاوه بر بررسی فایل های مضر، گزارش و عملکرد این فایل ها با فایل های سالم مقایسه شد تا همزمان که خصوصیات مشترک فایل های مضر استخراج می شود، این خصوصیات انتخاب شده نشانگر بیشترین تفاوت با فایل های سالم باشند به این معنی که یا خود خصوصیت در رفتار برنامه های سالم وجو نداشته باشد و یا مقدار آن صفر باشد و یا رنج مقادیری که در برنامه های سالم و مضر به آن تخصیص می یابد متفاوت باشد تا بتوان با استفاده از آنها به درستی الگوی رفتاری فایل های مضر را شناسایی کرده و فایل های مضر جدید را تشخیص و طبقه بندی نمود. پس از انتخاب این خصوصیات با استفاده از استانداردها و قوانینی که برای این منظور درنظر گرفتیم مقدار عددی این خصوصیات از متن گزارشات بیرون کشیده شد. سپس با انتخاب الگوریتمهای مناسب انتخاب و یا کاهش [۳]ویژگی (خصوصیت)، خصوصیاتی که بیشترین میزان تاثیر را در استخراج و تشخیص الگوی[۴] عملکرد این فایلها داشته بیرون کشیده شد که این کار منجر به افزایش سرعت و دقت طبقه بند در مرحله بعد شد. در نهایت با استفاده از طبقه بندهای مناسب نوع ملورها تشخیص داده شد. این رویکرد به یک روش یا ابزار خاص محدود نیست و میتوان آن را به اشکال مناسب به کار برد .
۲ انواع روش های تشخیص نرم افزارهای مضر/بداندیش
در مباحث مهندسی معکوس برای تحلیل برنامه ها از دو روش ایستا و پویا استفاده می شود، لذا برای شناسایی ملوارها می توان از تحلیل ملوار با هر کدام از این روش ها یا ترکیب آن دو کمک گرفت. این دو روش هر کدام در جای خود مزایایی و معایبی دارند.با تحلیل استاتیک یک ملور را بدون اجرا کردن آنالیز میکنند ، برای تشخیص ملور-مانند ویروس ها- به کمک تحلیل استاتیک ، کد برنامه را که به شکل باینری است گرفته و با تطابق دادن الگوی آن با پایگاهی از الگولهایی که از قبل تهیه شده است نسبت به تشخیص اقدام میکنند که این روش اساس کار ضدویروسهای موجود است . برای انجام این کار از الگوریتمهای بسیاری استفاده میشود از مزایای آن میتوان به اجرا نکردن کد آلوده و سرعت آن اشاره نمود ومعایب آن عدم کارایی در تشخیص کدهای آلوده و پیچیدهای است که در ابتدا سالم به نظر می رسند ولی در هنگام اجرا تغییر ماهیت داده (خود را تغییر داده) و به کد مضر تبدیل می شوند و یا کدهایی که به صورت رمز درآمده اند و بررسی متن واقعی کد این برنامه ها مقدور نمی باشد در نتیجه بررسی استاتیک کد این برنامه ها در تشخیص رفتار مضر این برنامه ها بی فایده می باشد، در حالی که در تحلیل پویا رفتار خطرناک و مضر این برنامه ها تشخیص داده می شود و این مسئله برتری بررسی پویا نسبت به ایستا را روشن می کند. تحلیل استاتیک عموما به کمک یک دیباگر یا دیساسمبلر انجام می شود و تحلیل پویا به کمک یک دیباگر انجام میگردد . در تحلیل پویا (رفتاری) ما فایلی را که بررسی میکنیم مانند یک جعبه سیاه در نظر میگیریم و از روی رفتار ان به نتیجه میرسیم که چه منظور و هدفی دارد و کد باینری مورد بررسی قرار نمی گیرد ولی همانطور که مشخص می باشد باید برنامه ملور را اجرا نمود که این مسئله برای سیستم خطرناک است، البته می توان از روشها و ابزارهایی مانند ماشین مجازی[۵] برای ایجاد محیط امن استفاده نمود. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com ۳ رویکرد پیشنهادی در شناسایی و تشخیص نوع[۶] نرم افزارهای مضر/بداندیش ۳٫۱ تحلیل رفتار نرم افزارهای بداندیش/ مضر و استخراج رفتار آنها
ابزارهای زیادی برای بررسی کردن رفتار به صورت پویا وجود دارد از جمله تحلیاگرهای پویا و ابزارهای monitoring رفتار کد (process monitor ها)، که ما در این قسمت از دو تحلیل گر Anubis و CWSandbox استفاده کردیم به دلیل اینکه این دو ابزار تمامی خصوصیات رفتاری لازم را در گزارشات خود مشخص می کنند. این دو ابزار که به صورت انلاین کار بررسی فایل را انجام می دهند گزارش خود را در انتهای بررسی هر فایل به صورت انواع فایل هایhtml, xml, rtf ,… در اختیار کاربران قرار میدهند، در این پروژه برای استفاده در مراحل بعدی نوع xml انتخاب شد.
ابزارهای on line فایلهایی را که قرار است بررسی کننند در یک محیط کنترل شده اجرا میکنند به همین جهت پیشنهاد میگردد که خودتان نسبت به انجام این کار در محیط ویندوز خود اقدام نکنید و در استفاده از ابرارهای بررسی رفتار با احتیاط استفاده کنید زیرا یک سری از این ابزارها فایل مورد نظر را بر روی سیستم جاری دیباگ می کنند و منجر به ویروسی شدن سیستم شما خواهند شد. این کار میتواند برای دقت بیشتر با طبقه بندی یا خوشه بندی نیز همراه گردد. در خوشه بندی الگوی گونههای جدید که از قبل نوع یا label آنها مشخص نشده را شناسایی کرده و فایل های مشابه در یک خوشه قرار داده می شوند، سپس می توان با توجه به نظر فرد خبره برای آنها نام یا نوع مشخص کرد، این روش در واقع نوعی پیش پردازش محسوب می شود و فایل هایی که شبیه هم اند در خوشه های مشابهی قرار می گیرند. بدین منظور لازم است تا معیاری برای بیان همسایگی میان نقاط جهت تشکیل خوشه ها تعریف گردد. در حالی که در طبقه بندی الگوی گونههای شناخته شده موجود (که از قبل نوع آنها مشخص شده) را بنا بر داده های موجود استخراج کرده و سپس فایل های ناشناخته جدید را بنا بر مشابهت با الگوهای موجود در کلاس مربوطه طبقه بندی کرده و نوع آن را تشخیص می دهیم، هر طبقه که با برچسبهایی مشخص شده دارای ویژگیهای خاصی می باشد، با توجه به ویژگیها و قانونمندی هایی که برای هر نوع از پیش قائل شده ایم و یا از داده های موجود استخراج شده، تعلق فایل مورد نظر به هریک از طبقه ها مشخص می شود. در این پروژه از آنجا که نوع مالور های مورد بررسی از پیش مشخص می باشد ما لز روش طبقه بندی استفاده می کنیم. ۳٫۲ بازنمایی[۷] رفتار کدهای بداندیش/ مضر
پس از دریافت گزارش رفتار مالوار از طریق ابزارهای نامبرده به صورت متنی یا xml ، این موارد که برای آنالیز انسانی مناسب است بایستی به یک شکلی تغیر یابد که قابلیت تحلیل خودکار توسط سیستم را داشته باشد،. این گزارش xml بسیار غنی است و موارد بسیاری از خصوصیات رفتاری و عملکرد فایل در ان موجود است که از طریق نگاه کردن به ان میتوان یک دید کلی از رفتار، عملکرد و ردپای ان کد/ برنامه مشخص را بدست آورد . به دلیل ساختار دادهای گزارش xml و برتری ان نسبت به متنی ما این نوع گزارش را برای بررسی در نظر گرفتیم . azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com فایل xml که در زیر شمایی از آن را میبینید شامل عملکردهای اصلی برنامه است (کلیه فعالیت هایی که یک برنامه در هنگام اجرا انجام داده است):
در ابتدا اطلاعات مربوط به خود گزارش مشاهده می شود، مانند زمان گزارش، فایل مورد بررسی، مسیر آن و …، یک سری از این اطلاعات خاص خود CWSandbox می باشد که این گزارش را تهیه کرده مانند ورژن آن (اولین خصوصیت)، اکثر گزارشات شامل ۳ تگ اصلی می باشد، شامل calltree, processes, running processes ، به صورت تودرتو هر تگ اصلی شامل تگ های دیگر می باشد، در تگهای اصلی اولین تگی که بایستی توضیح دهیم تگ CallTree است که در آن فرایندهایی که توسط مالوار ایجاد شدهاند را میتوانید به صورت کلی همراه با اطلاعات اصلی شان ببینید، به طور مثال در شکل بالا در مجموع شش فرایند در یک بار اجرای فایل اصلی ایجاد شدهاند، در صورتی که در هنگام اجرای یکی از این پروسه ها، پروسه های دیگری درون آن ایجاد شود به صورت سلسه مراتبی و تودرتو این پروسه ها در پروسه پدر نمایش داده می شوند، و همان ساختار قبلی رعایت می شود. هر کدام از این فرایندها به طور جداگانه در تگ Processes که در اینجا آبی رنگ نشان داده شده است به تفصیل همراه با تمامی خصوصیات رفتاری مانند اعمالی که در هر process انجام شده، ردپا و اثری که در قسمت های مختلف سیستم از خود به جا گذارده و تغییراتی که ایجاد می کند توضیح داده میشود.
در تگ Processes بنا برتعداد فرایندها شاخه وجود دارد که هر کدام از فرایندهای اجرا شده میتوانند شامل بخش ها ی(تگ های) زیر باشند که در هر کدام مقدار یکی از خصوصیات رفتاری فایل مشخص می شود.
dll_handling_section شامل اطلاعات مربوط به فراخوانی تعدادی از فایلهای کتابخانهای filesystem_section شامل اطلاعات مربوط به ایجاد ، جستجو، تغییر در فایلها registry_section شامل اطلاعات مربوط به تغییراتی که برنامه در رجیستری ایجاد کرده process_section شامل اطلاعات مربوط به فرایندها ایجاد Mutex virtual_memory_sectionشامل اطلاعات مربوط به دستکاری و تغییرات حافظه مجازی توسط برنامه ارسال پست الکترونیک ارتباط از طریق سوکتها …
تعداد این تگ ها برای یک پروسه ممکن است بسیار بیشتر از موارد ذکر شده در بالا باشد ، این ۸ مورد که از مهمترین موارد می باشند به عنوان نمونه انتخاب شده اند.
۳٫۳ استخراج خصوصیات مهمتر azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com پس از نگاه کلی به فایلهای گزارش، بررسی گزارش فایل های مضر و مقایسه اولیه آنها با گزارش فایل های سالم (در ادامه بررسی و مقایسه های دقیقتر انجام شد) یک سری خصوصیات که مهم تر به نظر می رسیدند انتخاب شدند، هر کدام از این خصوصیات نماینده یکی از تگ های گزارش می باشد، (ممکن است این تگ به صورت تودرتو در یک تگ دیگر وجود داشته باشد و نمایانگر خصوصیت رفتاری مهمی از برنامه موردنظر باشد). مقدار عددی هر کدام از پارامترهای انتخابی برای هر فایل (برنامه) مورد بررسی به صورتی که در ادامه توضیح داده می شود مشخص شد .
برای انجام این کار برنامهای به زبان ویژوال بیسیک نوشته شد که بتواند اطلات مورد نیاز را از میان حجم انبوه دادهای برگشتی از تحلیل رفتار مالوار به ما بدهد که بتوانیم در تحلیل خودکار توسط سیستم در قسمت های بعدی از آنها استفاده کنیم. این برنامه ابتدا خصوصیات مورد نظر را از میان سایر اطلاعات استخراج و سپس مقدار عددی مناسب را به آن تخصیص می دهد، به این ترتیب به مرور و به صورت مرحله به مرحله برای هر ملور آرایه ای (vector ی) کامل می شود که هر خانه آن مقدار عددی مربوط به یک خصوصیت رفتاری ملور را داراست در این بخش با توجه به تجربیات قبل از نگاه به خصوصیات فایلها ابتدا تعداد load کردن تعدادی از فایلهای کتابخانهای[۸] را مورد ارجاع قرار گرفته بودند در نظر گرفتیم پس از تحلیل بر روی آنها متوجه شدیم که این پارامترها نمیتواند دقیق باشند چرا که قدرت تشخیص را در حدی پایینتر از ۲۰ درصد نگاه میداشت . پس با نگاهی دوباره به مالوارها متوجه شدیم که تمامی مالوارهایی که در یک دسته قرار میگیرند میزان فضای اشغالی آنها نزدیک به هم است پس میزان بزرگی فایل ها را به عنوان ضریبی در میزان تعداد مراتبی که در هر مالوار که بار [۹]شده بودند ضرب کردیم و برای هرکدام اعدادی مابین ۰ تا ۲ به دست آمد که این را میزانی برای تشخیص گذاشتیم :
Nqty=NewAttrib quantity=Dll calls * file weight
در این مرحله تحلیل بر روی خصوصیات انتخابی، کارایی را مابین ۵۰ تا ۶۰ درصد نشان میداد که هنوز ناکافی به نظر میرسید . پس سعی بر این شد که خصوصیتی دیگر را نیز در نظر بگیریم که برای این مورد نیز برنامه نوشته شده خصوصیاتی دیگر از جمله تعداد بارهایی که یک فایل را باز میکند یا یک فایل را جستجو میکند و اینکه تعداد موتکسهایی که ایجاد میگردد و همچنین تعداد باری که این مالوار فرایندهایی را ایجاد میکند به مجموعه خصوصیات ما اضافه شد . در ادامه ما به مرحله تشخیص موثرترین خصوصیات از میان ۹۰ خصوصیات انتخابی رسیدیم.حال برای آنالیز دادهها بایستی آن را به یک شکل خاص غیر اسپارس برای افزایش سرعت و راحت برای تحلیل در نرمافزار Weka تبدیل میکردیم مجموع دادهای گردآوری شده از میان بیش از ۳۰۰۰۰ مالوار است که برای هرکدام یک بردار خصوصیات به شکل زیر ایجاد شد .
{(Attribnumber nqty)* , Malware type }
{۴۵ ۰٫۱۰۷, ۴۶ ۰٫۱۰۷, ۴۷ ۰٫۱۰۷, ۴۸ ۰٫۱۰۷, ۴۹ ۰٫۱۰۷, ۵۰ ۰٫۱۰۷, ۵۱ ۰٫۱۰۷, ۵۲ ۰٫۱۰۷, ۵۳ ۰٫۱۰۷, ۵۴ ۰٫۱۰۷, ۵۵ ۰٫۱۰۷, ۵۶ ۰٫۱۰۷, ۷۳ ۰٫۱۰۷, ۸۷ ۱, ۸۸ T24}
در این گزارش هر بخش با یک کاما از بخش دیگر که خصوصیاتی را بیان میکند جدا میشود . به طور مثال عبارت ۴۶ ۰٫۱۰۷ بیانگر این است که به خصوصیت شماره ۴۶ که اکنون پارامتر ۴۶ است مقدار عددی مقابل آن تخصیص پیدا کرده است. این عدد از حاصل ضرب تعداد بارهایی که تابع کتابخانهای شماره ۴۶ بار شده و استفاده گردیده است در میزان حجم فایل که عددی بر حسی مگابایت است به دست آمده است .
نمونه پارامترهای مهم انتخابی در زیر آورده شده است : شماره پارامتر نام پارامتر شماره پارامتر نام پارامتر ۱ version.dll ۶۶ userenv.dll ۱۵ ws2help.dll ۷۲ urlmon.dll ۴۳ Wininet.dll ۸۵ Open_file ۴۶ Ntdll.dll ۸۶ find_file ۴۷ kernel32.dll ۸۷ delete_file ۶۴ shell32.dll ۸۸ create_mutex ۸۹ process_call
به عنوان نمونه اطلاعات مرتبط با یک بخش خاص از فایل XML به شکل زیر :
<load_dll filename=”C:\WINDOWS\system32\ole32.dll” successful=”1” address=”$774B0000” end_address=”$775ED000” size=”1298432” quantity=”4” />
اینگونه استخراج میگردد که مثلا فایل ole32.dll در چند جا و به چه تعدادی فراخوانی شده که در بالا میبینید که تعداد ۴ است و برای هر DLL یا فایل سیستمی خاص این عملیات انجام میگیرد و هر مقداری که بدست آمد در میزان حجم فایل بر حسب مگابایت مانند ۰٫۰۸۷۶ ضرب شده و مقدار جدید را تا ۳ رقم گرد میکنیم و این اطلاعات را ذخیره میکنیم . اما در موارد ۸۵ تا ۸۹ به دلیل اهمیت آنها ، مقادیر به صورت خام و همان تعدادی که فراخوانی شده در حاصل ذخیره میگردد تا در نهایت یک سطر تشکیل گردد. برای جمعآوری نمونه کد ملورهای های مختلف (source code یا object code یا کد اجرایی) برای آنالیز میتوانید باینری ملورها را از سایت اینترنتی http://vx.netlux.org/ دانلود نمایید و سپس در سایتهای http://anubis.iseclab.org و http://www.sunbeltsecurity.com/sandbox/default.aspx نتایج تحلیل رفتاری را برای این باینریها مشاهده و دانلود کنید . همچنین از قبل یک سری مجموعه گزارش آماده از رفتار تعداد زیادی ملور که توسط همین شرکتها آماده شده است در سایت اینترنتی http://pi1.informatik.uni-mannheim.de/malheur قابل دریافت است که تعداد دادههای آن بالغ بر ۳۰۰۰۰ مالوار در انواع متفاوت است . برای دریافت فایلهای XML که به صورت فشرده قرار دارند به پایین صفحه لینک بالا مراجعه نمایید و از لیست فایلهای CWsandbox موارد مورد نیاز را دانلود نمایید. برای مشاهده لیست خصوصیات انتخاب شده توسط تحقیق ما به پیوست ج مراجعه کنید.
برای اطلاع بیشتر از data set (مجموعه نمونه های) استفاده شده به پیوست ج مراجعه کنید. ۳٫۳ شناسایی نرم افزارهای مضر/ملور ها با استفاده از روش های طبقه بندی و تحلیل رگرسیون ۳٫۳٫۱ ابزار WEKA
نرمافزار WEKA یکی از ابزارهای معروف داده کاوی می باشد که الگوریتم های معروف زبادی را برای طبقهبندی ، خوشه بندی ، استخراج قوانین انجمنی و .. به صورت آماده مهیای استفاده مینماید. به این دلیل است که از weka می توان علاوه بر داده کاوی در کاربرد های تشخیص الگو نیز استفاده نمود، با استفاده از الگوریتم مناسب در weka می توان مدلی را برای استفاده در آینده ساخت. در پروژه فعلی این مدل یک classifier یا طبقه بند می باشد که برای روش classification یا طبقه بندی در این مدل می توان از الگوریتم های مختلفی استفاده نمود، مانند درخت های تصمیم گیری. با استفاده از مجموعه دادههای موجود و گردآوری شده از یک عملیات خاص (در این مثال تحلیل رفتاری ملور) می توان مدل مورد نظر را آموزش و در موارد جدید از آن استفاده نمود. نرم افزار WEKA در دانشگاه وایکاتو در نیوزیلند پیاده سازی شده است. قالب دریافت اطلاعات در این نرمافزار ARFF است که به شکل زیر میباشد .
@RELATION main نام فایل
@ATTRIBUTE dll1 numeric خصوصیت
@ATTRIBUTE dll2 numeric خصوصیت
@ATTRIBUTE dll3 numeric خصوصیت
@ATTRIBUTE dll4 numeric خصوصیت
……………………. خصوصیت
@ATTRIBUTE param85 numeric خصوصیت azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com @ATTRIBUTE class {T0, T1, T2, …. } جواب – خصوصیت
@DATA
۸٫۷۶۳,۴۳٫۸۱۶,۰,۴٫۳۸۱,۴٫۳۸۱,۰,۰,۸٫۷۶۳, … , T1
…………….
همانگونه که میبینید در ابتدا نام فایل مشخص میگردد سپس تعداد خصوصیات یا پیشگوها را با تعریف یک نام برای هر کدام و تعیین فرمت برای هر کدام مشخص میکنیم . آن خصوصیتی که به عنوان جواب انتخاب میگردد نیز تفاوتی با دیگر خصوصیات نداشته و هر کدام میتواند با توجه به تحلیل و استنتاج به عنوان جواب در نظر گرفته شود. در ادامه به ازا هر فایل بررسی شده در یک خط (آرایه ، vector) مقدار عددی هر یک از این خصوصیات به ترتیب ذکر شده در بالا آورده می شود، و در نهایت مجموعه دادههای ما را شکل می دهد که از روی تحلیل رفتار مالوارها استخراج کردهایم. در نرمافزار WEKA ما از یکی از محیط های گرافیکی آن به نام Explorer استفاده کردیم که خود شامل ۶ بخش است.
Preprocess Classify Cluster Associate Select Attribute Visualize
در این مبحث قصد نداریم که به شکل کامل به نرمافزار WEKA بپردازیم. درخلال کار قسمتهای مورد استفاده توضیح داده خواهد شد . جهت آشنایی با این نرمافزار و الگوریتمهای مختلف آن به کتاب [۱۰] که در مراجع موجود است مراجعه نمایید.
۳٫۳٫۲ پیش پردازش – کاهش ابعاد داده
پیشرفتهای بوجود آمده در جمع آوری داده و قابلیتهای ذخیره سازی در طی دهههای اخیر باعث شده در بسیاری از علوم با حجم بزرگی از اطلاعات روبرو شویم. محققان در زمینههای مختلف مانند مهندسی، ستاره شناسی، زیست شناسی و اقتصاد هر روز با مشاهدات بیشتر و بیشتری روبرو میشوند. در مقایسه با بسترهای دادهای قدیمی و کوچکتر، بسترهای دادهای امروزی چالشهای جدیدی در تحلیل دادهها بوجود آوردهاند. روشهای آماری سنتی به دو دلیل امروزه کارائی خود را از دست دادهاند. علت اول افزایش تعداد مشاهدات (observations) است، و علت دوم که از اهمیت بالاتری برخوردار است افزایش تعداد متغیرهای مربوط به یک مشاهده میباشد.
تعداد متغیرهایی که برای هر مشاهده باید اندازه گیری شود ابعاد داده نامیده میشود. عبارت “متغیر” (variable) بیشتر در آمار استفاده میشود در حالی که در علوم کامپیوتر و یادگیری ماشین بیشتر از عبارات “ویژگی” (feature) و یا “صفت” (attribute) و در تحلیهای آماری به عنوان پیشگوها استفاده میگردد.
بسترهای دادهای که دارای ابعاد زیادی هستند علیرغم فرصتهایی که به وجود میآورند، چالشهای محاسباتی زیادی را ایجاد میکنند. یکی از مشکلات دادههای با ابعاد زیاد اینست که در بیشتر مواقع تمام ویژگیهای دادهها برای یافتن دانشی که در دادهها نهفته است مهم و حیاتی نیستند. به همین دلیل در بسیاری از زمینهها کاهش ابعاد داده یکی از مباحث قابل توجه باقی مانده است.
روشهای کاهش ابعاد داده به دو دسته تقسیم میشوند:
روشهای مبتنی بر استخراج ویژگی: این روشها یک فضای چند بعدی را به یک فضای با ابعاد کمتر نگاشت میکنند. در واقع با ترکیب مقادیر ویژگیهای موجود، تعداد کمتری ویژگی بوجود میآورند بطوریکه این ویژگیها دارای تمام (یا بخش اعظمی از) اطلاعات موجود در ویژگیهای اولیه باشند. این روشها به دو دستهی خطی و غیر خطی تقسیم میشوند. روشهای مبتنی بر انتخاب ویژگی: این روشها سعی میکنند با انتخاب زیرمجموعهای از ویژگیهای اولیه، ابعاد دادهها را کاهش دهند. در پارهای از اوقات تحلیلهای دادهای نظیر طبقهبندی برروی فضای کاسته شده نسبت به فضای اصلی بهتر عمل میکند.
در تهیه این گزارش کمتر به اثباتهای ریاضی پرداخته شده و بیشتر به مفاهیم و کاربرد روشها توجه شده است. در بخش دوم از این گزارش، به مطالعهی روشهای مبتنی بر استخراج ویژگی پرداختهایم. در تهیهی مطالب این بخش سعی کردهایم با ارائهی مثالهای مناسب، خواننده را در درک بهتر مفاهیم مربوطه یاری رسانیم. در این بخش، چهار روش ارائه شده است که همگی از نوع خطی هستند. بدلیل حجم زیاد مطالب، مجالی برای پرداختن به روشهای دیگر خطی و روشهای غیر خطی باقی نماند. برای اطلاع از بعضی از روشهای استفاده شده به پیوست الف مراجعه نمایید.
برای انجام کارهای پیش پردازش ابتدا فایل با فرمت ARFF را از قسمت Open File بار میکنیم سپس از بخش فیلتر ، مورد Unsupervised الگوریتم Normalize را انتخاب میکنیم . اجرای این الگوریتم با زدن دکمه Apply باعث خواهد شد که دادههای ما بین ۰ تا ۱ قرار گیرند.
البته بایستی در انتخاب نوع الگوریتمها دقت نمود چرا که به شدت در نتیجه کار تاثیرگذار است. برای انجام قسمت دوم عمل پیش پردازش بایستی از قسمت Filter گزینه Supervised و Attribute و سپس Attribute Selection را انتخاب کرده و بعد از آن الگوریتم های موردنظر برای انتخاب و کاهش ویژگی ها را انتخاب می کنیم. کافیست با زدن کلید apply عملیات را اجرا نمایید تا نتیجه را که کاهش تعداد خصوصیات انتخابیست را ببینید، البته بعضی از روش های کاهش و انتخاب ویژگی با ترکیب ویژگی های موجود، ویژگی های جدیدی را تولید می کتتد . نتیجه اعمال بعضی از این روش مانند اینست که شما با توجه به میزان تاثیر هر یک از ویژگی ها به عنوان یک پیشگو ، پیشگو (ویژگی)های مهمتر را بایکی از الگوریتمها انتخاب و یا با توجه به میزان تاثیرشان ویژگی های جدید بوجود آورید.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com برای نتیجه گیری انتخاب خصوصیات باید بگوییم که برای رسیدن به خروجی مناسب استفاده از الگوریتمهای فوق میتواند بسیار مناسب باشد. در واقع عمل جداسازی یه دو صورت کنترل شده و نشده به صورت آماری به میزان قابل توجهی در دسته بندی خروجی و اعمال درختهای تصمیم گیری میتواند موثر واقع شود. این تاثیر در بعضی مواقع تا بالای ۲۰ % هم در خروجیهای ما خود را نشان داده است.
این اتفاق به این علت است که اگر ما منحنی رگرسیون را برای خروجی رسم نماییم تا میزان تاثیر پیشگوها (ویژگی) را ببینیم بعضی از موارد بسیار مضر و مخرب عمل میکنند ، با این عملیات ما تاثیر این موردها را کاهش میدهیم و دقت را بالا میبربم.
این الگوریتمها را ما در دسته الگوریتمهای فیلترینگ بررسی کردیم.
۳٫۳٫۳ ساختن و آموزش مدل (طبقه بند: Classifier )
الگوریتمهای طبقه بندی برای ایجاد مدل (سیستمی) برای تشخیص نوع ملور های موجود یا جدید در weka عموما به ۶ دسته تقسیم میگردند که هرکدام در داخل خود الگوریتمهای متعددی دارند :
Bayes Functions Lazy Meta Misc Trees Rules Immune Neural
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com برای انتخاب، آموزش و استفاده ازمدل در آینده بایستی به مرحله بعد در نرمافزار WEKA رفته یعنی بخش Classify ، و یکی از الگوریتمهای دستهبندی[۱۱] (طبقه بندی) را مورد استفاده قرار دهیم.
۳٫۳٫۴ روش انجام کار و ارایه و بررسی نتایج بنابر روش های مختلف داده کاوی
از بخش Classify در WEKA الگوریتم مورد نظر را انتخاب کرده و سپس برای ساختن، آموزش و ارزیابی طبقه بند موردنظر روش cross validation را انتخاب کرده و تعدادfold ها را ۱۰ در نظر گرفتیم سپس بر روی دکمه شروع زده و منتظر نتیجه باقی میمانیم.
مدلهای مورد استفاده در تحلیل که بهترین نتایج را به ما دادند عبارتند از ۲ مورد اول و مورد سوم جزو روش های تکاملی است که به علت مزایایی که دارد امروزه در تشخیص ملور ها مورد توجه زیادی قرار گرفته است، البته روش های طبقه بندی دیگری نیز در آزمایشات متفاوت مورد بررسی قرار گرفت و این روش ها برای ارائه به عنوان نمونه انتخاب شدند :
Classification via Regression Decision Tree C4.5 Immune System
در حالت اول ابتدا از الگوریتم طبقهبندی از طریق رگرسیون استفاده کردیم، برای ارزیابی و تست مدل از روش cross-validation و تعداد ۱۰ fold استفاده شد. در ابن حالت برای طبقهبندی ۲۳ نوع ملور مدل ما توانست با دقت ۹۸٫۴۰۳۱ % نوع ملور ها درست تشخیص دهد،
همانگونه که در شکل بالا میبینید که حاصل نتایج طبقهبندی از طریق رگرسیون است از کل ۳۱۳۱ نمونه گرداوری شده ، الگوریتم توانسته است که ۳۰۸۱ مورد را در دسته(کلاس)های مربوطه به درستی قرار دهد. این روش موارد را در یکی از شاخه های درختی مشابه درخت تصمیمگیری قرار داده و سپس برای هر مورد یک معادله رگرسیون ایجاد میکند که این معادلات رگرسیونی بر حسب مقادیر و ضرایب پیشگوها که در این جا feature های هر نمونه هستند تغییر میکند و میزان تاثیر آنها درحالات مختلف در کلاس خروجی متفاوت است. در شکل زیر میتوانید ببینید که به صورت نمونه دستهبندی و ضرایب برای هر معادله در یک مثال به چه شکلی است . در این روش برای استفاده از هر معادله در واقع قوانین و شرایطی برای مقادیر feature ها مشخص می شود، که در صورت دارا بودن آن شرایط از معادله ای که در انتهای شاخه برای بدست آوردن مقدار کلاس مشخص شده استفاده می شود. در این روش feature های انتخاب شده نقش پیشگو ها را در معادلات رگرسیونی بازی می کنند.
به عنوان نمونه در شکل بالا ، این گونه گفته میشود که اگر پارامتر ۸۹ کوچکتر مساوی با ۰٫۰۰۲ بود و Dll47 مقدارش کوچکتر مساوی با صفر بود آنگاه معادله رگرسیونی LM1 را در نظر بگیر و به این ترتیب تمامی معادلات مشخص میگردند. علی رقم مشابهت این روش با درخت های تصمیم گیری جهت این دو روش کمی متفاوت می باشند.
درحالت دوم از روش درخت های تصمیم گیری و الگوریتم C4.5 که از درخت های تصمیم محبوب می باشد نیز بر روی این داده ها استفاده شد و در همین حالت cross-validation با ۱۰ fold جواب مشابه ای بدست آمد که ۹۸٫۷۲۲۵ % می باشد.
تفاوت روش طبقه بندی از طریق رگرسیون با درخت های تصمیم گیری در این می باشد که در روش اول شما در انتهای هر شاخه یک مدل رگرسیون (معادلع) خواهید داشت (که برای هر کلاس متفاوت می باشد) که از طریق آن مقدار کلاس محاسبه خواهد شد ولی در روش درخت های تصمیم گیری در انتهای هر شاخه مستقیما مقدار خود کلاس مشخص خواهد شد و اگر نمونه ای برحسب شرایط به انتهای یک شاخه برسد در آنجا مقدار کلاسی که به آن متعلق می باشد به طور دقیق ذکر شده است. البته بعد از آموزش سیستم (مدل) شاخه های درخت و مقادیر کلاس ها در انتهای هر شاخه مشخص می شود. برای درک این دو مدل به درخت تصمیم گیری در پیوست ب مراجعه کنید.
درحالت سوم الگوریتم AIRS (Artificial Immune Recognition System) را بر روی مجموعه دادهها اجرا میکنیم در مرحله اول این الگوریتم برای هر نوع یا کلاس یک تعداد نماینده بهینه از روی مجموعه داده های training بدست می آورد که تعداد آنها بسیار کمتر از داده های اصلی می باشد، سپس طبقهبندی را توسط روش KNN با استفاده از نقاط نماینده هر کلاس انجام میدهد. نقاط انتخاب شده همراه با داده های test ورودی الگوریتم KNN هستند و در KNN این نقاط برای تشخیص کلاس داده های تست استفاده می شود، در نتیجه این روش بسیار بهتر از KNN عمل می کند، در این روش قدرت تشخیص با همان روش cross-validation با ۱۰ fold دقت تشخیص درست ۸۱٫۹۸۶۶ % درصد است که از تعداد ۳۱۳۱ نمونه ۲۵۶۷ مورد را به شکل صحیح تشخیص میدهد. نقطه برتری این روش با توجه به پایین بودن درصد طبقهبندی آن ، قدرت تشخیص بالا برای نمونه های جدید است. در این پروژه از ورژن parallel الگوریتم AIRS استفاده شد که برای داده ای زیاد همراه با تعداد کلاس ها و feature های زیاد از سرعت بالایی برخوردار می باشد. این الگوریتم یک الگوریتم supervise الهام گرفته از سیستم ایمنی بدن می باشد که برای طبقه بندی از آن استفاده می شود.
از مدل های ایجاد شده در هر روش می توان برای شناسایی سایر ملور هایی که در data set آموزش (train) و تست ما موجود نبود استفاده کرد، البته این مدل ها قدرت خود را با روش cross-validation نشان داده اند، در همین روش نیز ابتدا data set به بخش های مساوی به تعداد fold ها تقسیم می شود، سپس به صورت متوالی بخشی از data set به صورت test و سایر بخش ها به عنوان train استفاده می شود تا تمام بخش ها به عنوان test برای مدل استفاده شود، پس در هر بار بعد از train سیستم با ملور های جدیدی مواجه می شود که قبلا آنها را ندیده و باید نوع آنها را تشخیص دهد. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com البته مراحل آموزش و تست سیستم به صورت کاملا مجزا و با data setهای مجزا نیز انجام شد، برای این منظور data set اصلی به صورت random با درصد ۷۰-۳۰ جدا می شود. (ابتدا data set را randomize نمونه و سپس ۷۰% آن را برای train سیستم و ۳۰% آن را برای test سیستم جدا می کنیم). در این حالت ابتدا سیستم را با بخش جدا شده برای train آموزش می دهیم و سپس با استفاده از داده های تست دقت آن را در تشخیص ملورهای جدید ارزیابی می کنیم، نتایج بدست آمده (درصد میزان درستی تشخیص سیستم) برای داده های تست در هر روش در زیر آورده می شود، این نتایج نشان می دهد که مدل (سیستم) های بدست آمده برای تشخیص مالور های جدید قابل اعتماد خواهند بود.
Classification via Regression: 98.2979 %
Decision Tree (C4.5): 99.2553 %
Parallel AIRS: 85.7447 %
۳٫۳٫۵ بررسی خروجی الگوریتم های طبقه بندی در Weka
رای درک بهتر گزارش خروجی های weka بعد از اجرای هر الگوریتم (الگوریتم های طبقه بندی) توضیح مختصری در مورد قسمتهای مهم آن در ادامه آورده شده است، و نکاتی که هر مورد می توانند در بررسی قدرت و دقت مدل برای ما مشخص کنند بیان شده است.
مهمترین خروجی Correctly Classified Instances که تعداد و درصد نمونه هایی که درست شناسایی شده اند را مشخص می کند در واقع این عدد معیاری است برای ارزیابی میزان صحت و دقت عملکرد سیستم (مدل) بدست آمده، به طور مثال در این جا به ما نشان می دهد که این مدل تا چه حدی در تشخیص نوع برنامه های مضر/ ملور ها موفق بوده است، علاوه بر الگوریتم طبقه بندی انتخاب شده و پارامترهای الگوریتم که توسط ما به صورت دستی برای سیستم قبل از شروع آموزش انتخاب می شود، نمونه های جمع آوری شده و خصوصیات/ ویژگی های استخراج و انتخاب شده برای نمونه ها (در اینجا ملورها) نیز موثر می باشد، درصورتیکه نمونه ها با توزیع خوبی جمع آوری نشود به طوری که کل فضای آزمایش شما را پوشش ندهد سیستم نمی تواند همه کلاس ها را به خوبی شناسایی کند و یا بعد از آموزش در شناخت موارد جدید به خوبی عمل نخواهد کرد،درصورتیکه برای بردار ویژگی/ خصوصیت، مواردی انتخاب نشود که بردار ویژگی نماینده دقیقی از موارد مورد مطالعه باشد، به طور مثال در اینجا خصوصیات انتخاب شده به خوبی نشانگر رفتار ملورها نباشند، مسلما نتایج دلخواه بدست نخواهد آمد. البته نتایج ضعیف طبقه بندی ممکن آست ناشی از ضعف الگوریتم انتخاب شده و یا انتخاب اشتباه پارامترهای آن باشد، نتایج خوب بدست آمده در آزمایشات انجام شده در این پروژه بر روی طیف گستردهای از الگوریتم ها نشانگر آن است که ویژگی های خوبی از گزارشات رفتار ملورها استخراج شده است. نتایج طبقه بندی هم برای آموزش سیستم و هم برای تست آن در برابر داده های جدید می توان مشاهده نمود، که معمولا ابتدا سیستم با ۷۰% data set (مجوعه نمونه ها) آموزش داده می شود و سپس با ۳۰% نمونه های باقیمانده تست خواهد شد. در حالت تست داده ها را همراه جواب به سیستم می دهیم تا آموزش دیده و الگو های کلی هر کلاس را استخراج کرده و یاد بگیرد و پارامتر های خود را تنظیم کند و مدل ساخته شود، سپس مدل را با روی نمونه های جدید که جواب (کلاس) آن را نمی داند تست می کنیم، در هر مورد گزارش weka اکثر موارد مانند correctness rate ثابت است. البته ممکن است برای آموزش و تست سیستم از روش cross-validation استفاده شود، که در این روش شما در انتها یک جواب را مشاهده می کنید که در واقع میانگین جواب برای تست تعداد fold هایی است که برای تست انتخاب شده اند بعد از آموزش سیستم توسط بقیه نمونه ها.
مورد مهم بعدی در خروجی weka ، Incorrectly Classified Instances می باشد که تعداد و درصد نمونه هایی است که غلط طبقه بندی شده اند و سیستم (مدل) کلاس آن ها را به درستی شناسایی نکرده است.
Confusion Matrix نیز در خروجی weka قابل مشاهده می باشد، که برای بررسی دقیقتر مدل لازم است
Confusion Matrix ماتریس مربعی است که به تعداد کلاس ها سطر و ستون دارد، و اگر به طور مثال i عنصری قطر اصلی باشد در سطر و ستون j ، مقدار آن نشانگر تعداد نمونه هایی از کلاس j در data set می باشد که به درستی طبقه بندی شده اند، و اگر در سطر j مقدار سابرخانه ی سایر ستون ها که بر قطر اصلی نیستند غیر صفر باشد، به طور مثال خانه ای در سطر j و ستون k ، مقدار آن نشانگر تعداد نمونه های کلاس j است که به اشتباه در کلاس k توسط سیستم طبقه بندی شده اند. با بررسی این ماتریس می توان به طور دقیف فهمید که ضعف مدل در شناسایی چه کلاس هایی است و مدل توانسته چه کلاس هایی را به خوبی یاد گرفته و شناسایی کند، و یا اینکه چه کلاس هایی توسط مدل با هم اشتباه گرفته می شوند ، به این معنی که ممکن است تعداد زیادی از نمونه های یک کلاس در کلاس دیگر طبقه بندی شده باشند. ضعف سیستم در شناسایی یک کلاس ممکن است ناشی از انتخاب نمونه های بد برای آن کلاس باشد که نمایانگر الگوی رفتاری و خصوصیات آن کلاس نباشند، و یا ویژگی هایی که از نمونه ها استخراج شده اند ویژگی های خوبی نباشند، البته خروجی های ضعیف سیستم ممکن است دلایل دیگری نیز داشته باشد.
بسیاری از مواردی که در خروجی های weka دقیقا در قسمت بالای confusion matrix مشاهده می کنید از روی این ماتریس قابل محاسبه می باشد، برای آشنایی بیشتر با سایر موارد در گزارشات خروجی weka می توانید به manual آن مراجعه کنید که عموما در جایی که weka نصب شده کپی می شود.
۴ پیوست الف روشهای کاهش ویژگی
در این بخش یک مطالعه اجمالی برروی تمامی روشهای کاهش ویژگی[۱۲] انجام شده است که مشتمل بر دو دسته اصلی می باشد، روشهای مبتنی بر استخراج ویژگی و روشهای مبتنی بر انتخاب ویژگی. ۴٫۱ روشهای مبتنی بر استخراج ویژگی
همانطور که در بخش اول اشاره شد روشهای مبتنی بر استخراج ویژگی، یک فضای چند بعدی را به یک فضای با ابعاد کمتر نگاشت میدهند. این روشها به دو دستهی خطی و غیرخطی تقسیم میشوند. روشهای خطی که سادهترند و فهم آنها راحتتر است بدنبال یافتن یک زیرفضای تخت عمومی (Global flat subspace) هستند. اما روشهای غیرخطی که مشکلترند و تحلیل آنها سختتر است بدنبال یافتن یک زیرفضای تخت محلی (Locally flat subspace) میباشند.
از روشهای خطی میتوان به DFT، DWT، PCA و FA اشاره کرد که آنها را به ترتیب در ادامهی همین بخش توضیح خواهیم داد. روشهای دیگر غیرخطی عبارتند از:
Projection Pursuit (PP) : برخلاف روشهای PCA و FA میتواند اطلاعات بالاتر از مرتبهی دوم را ترکیب نماید. بنابراین روش مناسبی است برای بسترهای دادهای غیر گاوسی. Independent Component Analysis (ICA) : این روش نیز یک نگاشت خطی انجام میدهد اما بردارهای این نگاشت لزوماً بر یکدیگر عمود نیستند، در حالی که در روشهای دیگر مانند PCA این بردارها بر هم عمودند. Random Projection (PP) : یک روش ساده و در عین حال قدرتمند برای کاهش ابعاد داده است که از ماتریسهای نگاشت تصادفی برای نگاشت دادهها به یک فضای با ابعاد کمتر استفاده میکند.
از روشهای غیرخطی نیز میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
Principal Curves Self Organizing Maps Vector Quantization Genetic and Evolutionary Algorithms Regression
مسئلهی کاهش ابعاد داده را بطور ریاضی میتوان به اینصورت بیان کرد: یک متغیر تصادفی p-بعدی داریم. میخواهیم متغیر k-بعدی را به گونهای پیدا کنیم که اولاً k ≤ p باشد و ثانیاً s محتویاتی که در x وجود دارد را بر اساس معیاری خاص دارا باشد. روشهای خطی سعی میکنند هر یک از این k مؤلفه را از ترکیب خطی p مؤلفهی اولیه بدست آورند.
که Wk×p ماتریس وزنهای نگاشت خطی میباشد. Discrete Fourier Transform (DFT)
در بسیاری از کاربردها مرسوم است که از ترکیب توابع پایهای برای تقریب یک تابع استفاده شود. به عنوان مثال هر تابع پیوسته را میتوان توسط مجموعهای از توابع چند جملهای نمایش داد. تبدیل فوریه نوعی تبدیل است که یک تابع را بصورت توابع پایهای سینوسی که هر کدام در مقادیری ضرب شدهاند نشان میدهد (شکل ۱). از تبدیل فوریه در بسیاری از زمینههای علمی مانند فیزیک، هندسه، آمار و پردازش سیگنال استفاده میشود.
شکل ۱- تبدیل فوریه سعی میکند یک تابع را بصورت توابع پایهای سینوسی نشان دهد
تبدیل فوریه یک تبدیل برگشت پذیر است. این تبدیل میتواند به دو صورت پیوسته یا گسسته انجام شود. در کامپیوتر و بخصوص در پردازش سیگنال معمولاً از تبدیل فوریهی گسسته (DFT) استفاده میشود. خوشبختانه الگوریتمهای سریعی تحت عنوان FFT (Fast Fourier Transform) برای تبدیل فوریهی گسسته به وجود آمده است. Discrete Wavelet Transform (DWT)
تبدیل DWT برای اولین بار توسط شخصی به نام Alfred Haar بوجود آمد. تا کنون نسخههای مختلفی برای DWT ارائه شده است، مانند Haar Wavelet، Newland Transform و Undecimated Wavelet Transform. این تبدیل نیز همانند تبدیل فوریه بسیار پرکاربرد است و در بسیاری از زمینههای علوم و مهندسی مورد توجه قرار گرفته است. تبدیل Haar Wavelet بدلیل سادگی در پیاده سازی و سرعت اجرای بالا، از محبوبیت بیشتری نسبت به سایر نسخههای DWT برخوردار است.
این تبدیل به اینصورت است که یک توالی به طول ۲n در ورودی داریم. این اعداد بصورت جفت جفت با هم جمع شده و این حاصل جمعها به مرحلهی بعد فرستاده میشوند. همچنین اختلاف هر جفت نیز محاسبه و ذخیره میشود. دوباره این مرحله تکرار میشود با این تفاوت که در ورودی، حاصل جمع جفتهای مرحلهی قبل قرار میگیرد. این فرایند بطور بازگشتی تکرار میشود تا در نهایت یک عدد که حاصل جمع کل اعداد است بدست آید. این عدد به همراه ۲n-1 اختلاف جفتها که در مراحل مختلف الگوریتم محاسبه شده بعنوان خروجی این تبدیل بازگردانده میشود. Principal Component Analysis (PCA)
تکنیک PCA بهترین روش برای کاهش ابعاد داده به صورت خطی میباشد. یعنی با حذف ضرایب کماهمیت بدست آمده از این تبدیل، اطلاعات از دست رفته نسبت به روشهای دیگر کمتر است. البته کاربرد PCA محدود به کاهش ابعاد داده نمیشود و در زمینههای دیگری مانند شناسایی الگو و تشخیص چهره نیز مورد استفاده قرار میگیرد. در این روش محورهای مختصات جدیدی برای دادهها تعریف شده و دادهها براساس این محورهای مختصات جدید بیان میشوند. اولین محور باید در جهتی قرار گیرد که واریانس دادهها ماکسیمم شود (یعنی در جهتی که پراکندگی دادهها بیشتر است). دومین محور باید عمود بر محور اول به گونهای قرار گیرد که واریانس دادهها ماکسیمم شود. به همین ترتیب محورهای بعدی عمود بر تمامی محورهای قبلی به گونهای قرار میگیرند که دادهها در آن جهت دارای بیشترین پراکندگی باشند. در شکل زیر این مطلب برای دادههای دو بعدی نشان داده شده است.
روش PCA به نامهای دیگری نیز معروف است. مانند:
Singular Value Decomposition (SVD) Karhunen Loeve Transform (KLT) Hotelling Transform Empirical Orthogonal Function (EOF)
Factor Analysis (FA)
FA یکی از روشهای آماری است که میتواند چندین متغیر تصادفی مشاهده شده را توسط تعداد کمتری متغیر تصادفی (که در داده ها پنهان هستند) نمایش دهد. این متغیرهای تصادفی پنهان، فاکتور (factor) نامیده می شوند. این روش سعی می کند متغیرهای تصادفی مشاهده شده را توسط ترکیب خطی فاکتورها بعلاوهی مقداری خطا مدلسازی نماید. روش FA از رشته هوش سنجی سرچشمه گرفته و در زمینههای علوم اجتماعی، بازاریابی، مدیریت تولید، تحقیق در عملیات و علوم کاربردی دیگر که با حجم بزرگی از دادهها سروکار دارند مورد استفاده قرار گرفته است. این روش برای اولین بار حدود ۱۰۰ سال پیش توسط یک روانشناس به نام Charles Spearman ابداع شد. این شخص نظریهای به نام g theory ارائه داد و در آن ادعا کرد که تمام توانمندیهای ذهنی افراد مانند مهارتهای ریاضی، مهارتهای هنری، دایره لغات، توانایی استدلالهای منطقی و غیره را میتوان توسط یک فاکتور به نام هوش عمومی (General Intelligence) بیان کرد. البته این نظریه امروزه رد شده و تحقیقات انجام شده نشان میدهد که توانمندیهای ذهنی حداقل از سه فاکتور به نامهای توانائی ریاضی، توانائی شفاهی و توانائی منطقی تشکیل شده است. روانشناسان زیادی بر این باورند که علاوه بر این سه فاکتور، فاکتورهای دیگری وجود دارد که میتواند بر توانمندیهای ذهنی افراد تأثیرگذار باشد. ۴٫۲ روشهای مبتنی بر انتخاب ویژگی
مساله انتخاب ویژگی، یکی از مسائلی است که در مبحث یادگیری ماشین و همچنین شناسائی آماری الگو مطرح است. این مساله در بسیاری از کاربردها (مانند طبقه بندی) اهمیت به سزائی دارد، زیرا در این کاربردها تعداد زیادی ویژگی وجود دارد، که بسیاری از آنها یا بلااستفاده هستند و یا اینکه بار اطلاعاتی چندانی ندارند. حذف نکردن این ویژگیها مشکلی از لحاظ اطلاعاتی ایجاد نمیکند ولی بار محاسباتی را برای کاربرد مورد نظر بالا میبرد. و علاوه بر این باعث میشود که اطلاعات غیر مفید زیادی را به همراه دادههای مفید ذخیره کنیم.
برای مساله انتخاب ویژگی، راه حلها و الگوریتمهای فراوانی ارائه شده است که بعضی از آنها قدمت سی یا چهل ساله دارند. مشکل بعضی از الگوریتمها در زمانی که ارائه شده بودند، بار محاسباتی زیاد آنها بود، اگر چه امروزه با ظهور کامپیوترهای سریع و منابع ذخیره سازی بزرگ این مشکل، به چشم نمیآید ولی از طرف دیگر، مجموعههای دادهای بسیار بزرگ برای مسائل جدید باعث شده است که همچنان پیدا کردن یک الگوریتم سریع برای این کار مهم باشد.
در این بخش ما در ابتدا تعاریفی که برای انتخاب ویژگی ارائه شدهاند و همچنین، تعاریف مورد نیاز برای درک این مساله را ارائه میدهیم. سپس روشهای مختلف برای این مساله را بر اساس نوع و ترتیب تولید زیرمجموعه ویژگیهای کاندید و همچنین نحوه ارزیابی این زیرمجموعهها دسته بندی میکنیم. سپس تعدادی از روشهای معرفی شده در هر دسته را معرفی و بر اساس اهمیت، تا جائی که مقدور باشد، آنها را تشریح و الگوریتم برخی از آنها را ذکر میکنیم. لازم به ذکر است که بدلیل اینکه مبحث انتخاب ویژگی به مبحث طبقه بندی بسیار نزدیک است، بعضی از مسائلی که در اینجا مطرح میشود مربوط به مبحث طبقه بندی میباشد. توضیحات ارائه شده برای الگوریتمهای مختلف در حد آشنائی است. شما میتوانید برای کسب اطلاعات بیشتر به منابع معرفی شده مراجعه کنید.
تعاریف
مساله انتخاب ویژگی بوسیله نویسندگان مختلف، از دیدگاههای متفاوتی مورد بررسی قرار گرفته است. هر نویسنده نیز با توجه به نوع کاربرد، تعریفی را از آن ارائه داده است. در ادامه چند مورد از این تعاریف را بیان میکنیم[۶]:
تعریف ایدهآل: پیدا کردن یک زیرمجموعه با حداقل اندازه ممکن، برای ویژگیها است، که برای هدف مورد نظر اطلاعات لازم و کافی را در بر داشته باشد. بدیهی است که هدف تمام الگوریتمها و روشهای انتخاب ویژگی همین زیر مجموعه است. تعریف کلاسیک: انتخاب یک زیرمجموعه M عنصری از میان N ویژگی، به طوریکه M < N باشد و همچنین مقدار یک تابع معیار (Criterion Function) برای زیرمجموعه مورد نظر، نسبت به سایر زیرمجموعههای هماندازه دیگر بهینه باشد. این تعریفی است که Fukunaga و Narenda در سال ۱۹۷۷ ارائه دادهاند. افزایش دقت پیشگوئی: هدف انتخاب ویژگی این است که یک زیرمجموعه از ویژگیها برای افزایش دقت پیشگوئی انتخاب شوند. به عبارت دیگر کاهش اندازه ساختار بدون کاهش قابل ملاحظه در دقت پیشگوئی طبقهبندی کنندهای که با استفاده از ویژگیهای داده شده بدست میآید. تخمین توزیع کلاس اصلی: هدف از انتخاب ویژگی این است که یک زیرمجموعه کوچک از ویژگیها انتخاب شوند، توزیع ویژگیهایی که انتخاب میشوند، بایستی تا حد امکان به توزیع کلاس اصلی با توجه به تمام مقادیر ویژگیهای انتخاب شده نزدیک باشد.
روشهای مختلف انتخاب ویژگی، تلاش میکنند تا از میان N2 زیر مجموعه کاندید، بهترین زیرمجموعه را پیدا کنند. در تمام این روشها بر اساس کاربرد و نوع تعریف، زیر مجموعهای به عنوان جواب انتخاب میشود، که بتواند مقدار یک تابع ارزیابی را بهینه کند. با وجود اینکه هر روشی سعی میکند که بتواند، بهترین ویژگیها را انتخاب کند، اما با توجه به وسعت جوابهای ممکن، و اینکه این مجموعههای جواب بصورت توانی با N افزایش پیدا میکنند، پیدا کردن جواب بهینه مشکل و در N های متوسط و بزرگ بسیار پر هزینه است.
به طور کلی روشهای مختلف انتخاب ویژگی را بر اساس نوع جستجو به دسته های مختلفی تقسیم بندی میکنند. در بعضی روشها تمام فضای ممکن جستجو میگردد. در سایر روشها که میتواند مکاشفهای و یا جستجوی تصادفی باشد، در ازای از دست دادن مقداری از کارآئی، فضای جستجو کوچکتر میشود.
برای اینکه بتوانیم تقسیم بندی درستی از روشهای مختلف انتخاب ویژگی داشته باشیم، به این صورت عمل میکنیم که فرآیند انتخاب ویژگی در تمامی روشها را به این بخشها تقسیم میکنیم:
تابع تولید کننده (Generation procedure): این تابع زیر مجموعههای کاندید را برای روش مورد نظر پیدا میکند. تابع ارزیابی (Evaluation function) : زیرمجموعه مورد نظر را بر اساس روش داده شده، ارزیابی و یک عدد به عنوان میزان خوبی روش باز میگرداند. روشهای مختلف سعی در یافتن زیرمجموعهای دارند که این مقدار را بهینه کند. شرط خاتمه: برای تصمیمگیری در مورد زمان توقف الگوریتم. تابع تعیین اعتبار (Validation procedure): تصمیم میگیرد که آیا زیر مجموعه انتخاب شده معتبر است یا خیر؟
فرآیند انتخاب ویژگی
تابع تولید کننده در واقع تابع جستجو است. این تابع زیرمجموعههای مختلف را به ترتیب تولید میکند، تا بوسیله تابع ارزیابی، مورد ارزیابی قرا بگیرد. تابع تولید کننده از یکی از حالتهای زیر شروع به کار میکند:
۱) بدون ویژگی
۲) با مجموعه تمام ویژگیها
۳) با یک زیرمجموعه تصادفی
در حالت اول ویژگیها به ترتیب به مجموعه اضافه میشوند و زیرمجموعههای جدید را تولید میکنند. این عمل آنقدر تکرار میشود تا به زیر مجموعه مورد نظر برسیم. به اینگونه روشها، روشهای پائین به بالا میگویند.در حالت دوم از یک مجموعه شامل تمام ویژگیها، شروع میکنیم و به مرور و در طی اجرای الگوریتم، ویژگیها را حذف میکنیم، تا به زیرمجموعه دلخواه برسیم. روشهایی که به این صورت عمل میکنند، روشهای بالا به پائین نام دارند.
یک تابع ارزیابی، میزان خوب بودن یک زیرمجموعه تولید شده را بررسی کرده و یک مقدار به عنوان میزان خوب بودن زیرمجموعه مورد نظر بازمیگرداند. این مقدار با بهترین زیرمجموعه قبلی مقایسه میشود. اگر زیر مجموعه جدید، بهتر از زیرمجموعههای قدیمی باشد، زیرمجموعه جدید به عنوان زیرمجموعه بهینه، جایگزین قبلی میشود.
دسته بندی و تشریح الگوریتم های مختلف انتخاب ویژگی
در این قسمت بر اساس تابع ارزیابی و تابع تولید کننده، روشهای مختلف انتخاب ویژگی را به چند دسته تقسیم بندی میکنیم و سپس تعدادی از روشها را شرح داده و الگوریتم کار را به صورت شبه کد، ذکر میکنیم.
قبل از اینکه بحث را ادامه دهیم، لازم است که متغیرهای به کار رفته در شبه کدها را معرفی کنیم. این متغیرها و شرح آنها به صورت زیر میباشد:
D: مجموعه آموزشی S: مجموعه ویژگی اصلی (شامل تمام ویژگیها) N: تعداد ویژگیها T: زیرمجموعه ویژگی انتخاب شده M: تعداد ویژگیهای انتخاب شده یا تعداد ویژگیهایی که لازم است انتخاب شوند.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
الف) تابع ارزیابی مبتنی بر فاصله – تابع تولید کننده مکاشفه ای
مهمترین روش در این گروه Relief [8] است. در اینجا ما ابتدا این روش را به عنوان نماینده این گروه شرح میدهیم، سپس یک مرور مختصری بر سایر روشها خواهیم داشت.
روش Relief از یک راه حل آماری برای انتخاب ویژگی استفاده میکند، همچنین یک روش مبتنی بر وزن است که از الگوریتمهای مبتنی بر نمونه الهام گرفته است. روش کار به این صورت است که از میان مجموعه نمونههای آموزشی، یک زیرمجموعه نمونه انتخاب میکنیم. کاربر بایستی تعداد نمونهها(NoSample) در این زیرمجموعه را مشخص کرده باشد. و آنرا به عنوان ورودی به الگوریتم ارائه دهد. الگوریتم به صورت تصادفی یک نمونه از این زیرمجموعه را انتخاب میکند، سپس برای هر یک از ویژگیهای این نمونه، نزدیکترین برخورد (Nearest Hit) و نزدیکترین شکست (Nearest Miss) را بر اساس معیار اقلیدسی پیدا میکند. نزدیکترین برخورد نمونهای است که کمترین فاصله اقلیدسی را در میان سایر نمونههای همکلاس با نمونه انتخاب شده دارد. نزدیکترین شکست نیز نمونهای است که کمترین فاصله اقلیدسی را در میان نمونههایی که همکلاس با نمونه انتخاب شده نیستند، دارد.
ایده اصلی در این الگوریتم این است که هر چه اختلاف بین اندازه یک ویژگی در نمونه انتخاب شده و نزدیکترین برخورد کمتر باشد، این ویژگی بهتر است و بعلاوه یک ویژگی خوب آن است که اختلاف بین اندازه آن ویژگی و نزدیکترین شکست وی بیشتر باشد. دلیل کار هم خیلی ساده است، ویژگیهایی که به خوبی دو کلاس (یا یک کلاس از سایر کلاسها) را از هم تمییز میدهند، برای نمونههای متعلق به دو کلاس متفاوت مقادیری نزدیک بههم نمیدهند و یک فاصله معنیداری بین مقادیری که به نمونههای یک کلاس میدهند و مقادیری که به سایر کلاس(ها) میدهند وجود دارد.
الگوریتم پس از تعیین نزدیکترین برخورد و نزدیکترین شکست، وزنهای ویژگیها را به روزرسانی میکند، این بهروزرسانی به این صورت است که مربع اختلاف بین مقدار ویژگی مورد نظر در نمونه انتخاب شده و نمونه نزدیکترین برخورد از وزن ویژگی کم میشود و در عوض مربع اختلاف بین مقدار ویژگی در نمونه انتخاب شده و نزدیکترین شکست به وزن ویژگی اضافه میشود. هر چه مقدار این وزن بزرگتر باشد، ویژگی مورد نظر، بهتر میتواند نمونههای یک کلاس را از دیگران جدا کند.
بعد از تعیین فاصله برای تمام نمونههای موجود در مجموعه نمونهها، الگوریتم ویژگیهایی را که وزن آنها کمتر یا مساوی با یک حد آستانهای است، را حذف میکند، و سایر ویژگیها بعنوان زیرمجموعه ویژگی جواب باز میگردند. مقدار حد آستانهای توسط کاربر تعیین میگردد، البته ممکن است که بصورت اتوماتیک بوسیکه یک تابعی از تعداد کل ویژگیها تعیین شود و یا اینکه با سعی و خطا تعیین گردد. همچنین میتوان ویژگیهایی که وزن آنها منفی است را حذف کرد.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
الگوریتم Relief
الگوریتم Relief برای ویژگیهای دارای نویز یا ویژگیهای دارای همبستگی خوب کار میکند و پیچیدگی زمانی آن بصورت خطی و تابعی از تعداد ویژگیها و تعداد نمونههای مجموعه نمونه میباشد. و هم برای دادههای پیوسته و هم برای دادههای صوری خوب کار میکند.
یکی از محدودیتهای اساسی این الگوریتم این است که ویژگیهایی که دارای افزونگی باشند را پیدا نمیکند و بنابراین مجموعههای غیر بهینه را پیدا میکند که دارای افزونگی هستند. این مشکل را میتوان با یک جستجوی تعیین جامعیت برای زیرمجموعههای تولید شده توسط الگوریتم حل کرد. علاوه بر این مشکل دیگر این الگوریتم این است که با مسائل دو کلاسه خوب کار میکند. این محدودیت نیز با الگوریتم Relief-F [9] مرتفع شده است، با الگوریتم جدید مشکل دادههای غیر کامل (نمونههای آموزشی غیرکامل) نیز حل شده است.
روشی که Jakub Segen [10] برای انتخاب ویژگی مطرح کرده است، از یک تابع ارزیابی استفاده میکند که مجموع یک معیار اختلاف آماری و یک معیار پیچیدگی ویژگی را محاسبه کرده و آنرا مینیمم میکند. این الگوریتم، اولین ویژگی را که بهتر بتواند کلاسها را از هم تمییز دهد را پیدا میکند. سپس ویژگیهایی را پیدا میکند، که در ترکیب با ویژگیهای انتخاب شده، جدائیپذیری کلاسها را افزایش دهند. این فرآیند زمانی متوقف میشود که به حداقل معیار بازنمائی مورد انتظار برسیم.
ب) تابع ارزیابی مبتنی بر فاصله – تابع تولید کننده کامل
استفاده از این ترکیب در روشهای قدیمی نظیر B&B (Branch and Bound) یافت میشود. سایر روشهای این گروه، نسخههای متفاوتی از B&B هستند. به این ترتیب که یا یک تابع تولید کننده دیگری را استفاده کردهاند (BFF [11]) و یا اینکه از یک تابع ارزیابی متفاوتی استفاده کردهاند (Bobrowski’s method [12]). در اینجا ابتدا به شرح B&B میپردازیم و سپس یک شرح مختصری در مورد دو روش دیگر ارائه میدهیم.
تعریف کلاسیک ارائه شده بوسیله Fukunaga و Narenda از انتخاب ویژگی، احتیاج دارد که تابع ارزیابی یکنوا باشد. یعنی اگر دو زیرمجموعه ویژگی A و B با اندازههای M و N موجود باشند، و B A در اینصورت مقدار تابع ارزیابی برای A نباید بیشتر از مقدار تابع برای B باشد. این تعریف باعث ایجاد مشکل در مسائل دنیای واقعی میشود، زیرا اندازه تخمینی زیرمجموعه ویژگی بهینه در حالت عمومی ناشناخته است.
البته به سادگی میتوان این تعریف را تغییر داد تا با مسائل عمومی سازگار شود، به اینصورت که میگوئیم: الگوریتمهای مشابه B&B تلاش میکنند که دو شرط زیر را همزمان ارضاء کنند:
زیرمجموعه ویژگی جواب تا حد امکان کوچک باشد. یک کران برای مقدار تابع ارزیابی را در نظر بگیرد. (یا یک اندازه مینیمم برای تعداد ویژگیهای انتخاب شده مثلاً بهترین زیرمجموعه ویژگی سه عنصری)
بوسیله کران تعیین شده، فضای جستجو تا حد امکان کوچک میشود. به این ترتیب الگوریتم B&B از یک زیرمجموعه شامل تمام ویژگیهای موجود شروع میکند و درخت جستجو را تشکیل میدهد. در این درخت در ریشه تمام ویژگیها قرار دارند و فرزندان وی، زیرمجموعههایی هستند که زیرمجموعه، گره پدر هستند و از حذف تنها یکی از عناصر پدرشان تشکیل شدهاند. این روند برای سایر گرههای درخت تکرار میشود تا به مجموعهها تک عنصری (یا تعداد ویژگیهای تعیین شده بعنوان کران) برسیم. یعنی برگهای درخت مجموعههای تک عنصری هستند و ریشه درخت یک مجموعه شامل همه ویژگیهای موجود.
با توجه به این خاصیت که تمام زیرمجموعههای یک مجموعه مقدار کمتری برای تابع ارزیابی دارند، در حین جستجو اگر یک گره به واسطه کم بودن مقدار تابع ارزیابی انتخاب نشد، زیرشاخههای آنرا برای یافتن جواب جستجو نمیکنیم، چون قطعاً تابع ارزیابی مقدار کمتری را برای آنها باز میگرداند. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com عموماً توابع ارزیابی زیر برای اینکار استفاده میشوند:
فاصله ماهالانوبیس (Mahalanobis Distance) تابع جداساز (Discriminant Function) معیار فیشر (Fisher Criterion) فاصله باتاچاریا (Bhattacharya) Divergence
یک الگوریتم مشابه برای انتخاب ویژگی BFF است، در این الگوریتم، تابع جستجو به این صورت تغییر کرده است که مشابه حل مساله جستجوی یک مسیر بهینه در یک درخت وزندار با یک استراتژی تغییر یافته از Best first search است. این الگوریتم تضمین میکند که بهترین هدف(زیرمجموعه بهینه) بدون از دست دادن جامعیت مساله پیدا شود، البته با ارضای معیار یکنوا بودن تابع ارزیابی.
ج) تابع ارزیابی مبتنی بر اطلاعات – تابع تولید کننده مکاشفه ای – در این دسته دو روش وجود دارد:
۱) روش درخت تصمیم
در روش درخت تصمیم، نمونهها به یک الگوریتم C4.5[۱۵]، که یکی از درختهای تصمیمگیری است اعمال میشوند، سپس درخت هرس شده حاصل از الگوریتم C4.5 را گرفته و کلیه ویژگیهایی که در آن وجود دارد را بعنوان جواب مساله باز میگردانیم.
الگوریتم C4.5، از یک تابع مکاشفه بر پایه اطلاعات استفاده میکند، یک فرم ساده این توابع برای مسائل دو کلاسه به صورت زیر است:
که در آن p تعداد نمونههای کلاس اول و n تعداد نمونههای کلاس دوم است. فرض کنید که صفت F1 بعنوان ریشه درخت در نظر گرفته شده است و مجموعه آموزشی را به دو زیرمجموعه T1 و T0 تقسیم کرده است. آنتروپی ویژگی F1 برابر است با:
الگوریتم درخت تصمیم به صورت زیر است[۱۳]: azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com الگوریتم درخت تصمیم
د)تابع ارزیابی مبتنی بر اطلاعات – تابع تولید کننده کامل
مهمترین روشی که در این گروه میتوانیم پیدا کنیم، روش Minimum Description Length Method (MDLM) است[۱۶]. نویسندگان این روش تلاش میکنند تا همه ویژگیهای بدون استفاده (بیربط یا اضافی) را حذف نمایند، با این دید که اگر ویژگیهای زیرمجموعه V را بتوانیم بصورت یک تابع ثابتی مانند F که وابسته به کلاس نیست، بر اساس یک زیرمجموعه ویژگی دیگر مانند U بیان کنیم. در این صورت وقتی که مقادیر ویژگیهای زیرمجموعه U شناخته شده باشند، ویژگیهای موجود در زیرمجموعه V بدون استفاده هستند.
از دیدگاه انتخاب ویژگی، اجتماع دو زیرمجموعه U و V، مجموعه کامل، شامل تمام ویژگیها را تشکیل میدهد. و کاری که ما باید در انتخاب ویژگی انجام دهیم این است که این دو زیرمجموعه را جدا کنیم. برای انجام این کار، نویسندگان MDLM، از معیار Minimum Description Length Criterion (MDLC) که بوسیله Rissanen ارائه شده است[۱۷]، استفاده کردهاند. آنها فرمولی را بدست آوردهاند، که شامل تعداد بیتهای لازم برای انتقال کلاسها، پارامترهای بهینه سازی، ویژگیهای مفید و ویژگیهای غیرمفید است. الگوریتم تمام زیرمجموعههای ممکن (۲N) جستجو میکند و بعنوان خروجی زیرمجموعهای را بازمیگرداند که معیار MDLC را ارضا کند. این روش میتواند تمام ویژگیهای مفیدی را پیدا کند که دارای توزیع نرمال باشند. برای حالتهای غیر نرمال این روش قادر نیست، ویژگیهای مفید را پیدا کند. الگوریتم زیر روش کار و فرمولهای استفاده شده را نشان میدهد.
الگوریتم روش Minimum Description Length Method (MDLM)
و) تابع ارزیابی مبتنی بر وابستگی – تابع تولید کننده مکاشفه ای
دو روش عمده در این گروه وجود دارد :
Probability of Error & Average Correlation Coefficient (POE1ACC)
که خود شامل هفت روش است[۱۸]، ما در اینجا روش هفتم را که به گفته نویسنده کاملتر است را بررسی میکنیم. در این روش اولین ویژگی به این صورت تعیین میشود که احتمال خطا را برای تمام ویژگیها محاسبه میکنیم، ویژگی با کمترین احتمال خطا (Pe)، به عنوان اولین ویژگی انتخاب میشود. ویژگی بعدی، آن ویژگی است که مجموع وزندار Pe و میانگین ضریب همبستگی(ACC) با ویژگی(های) انتخاب شده را مینیمم کند. سایر ویژگیها به همین ترتیب انتخاب میشوند. میانگین ضریب همبستگی به اینصورت است که میانگین ضریب همبستگی ویژگی کاندید با ویژگیهای انتخاب شده در آن نقطه محاسبه میشوند.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com الگوریتم Probability of Error & Average Correlation Coefficient (POE1ACC)
این روش میتواند تمام ویژگیها را بر اساس مجموع وزندار درجهبندی کند. شرط خاتمه نیز در این روش تعداد ویژگیهای مورد نیاز خواهد بود.
برای اینکه یک جمعبندی از کلیه روشهای انتخاب ویژگی داشته باشیم، نمودار آنها را برحسب سه نوع تابع تولید کننده در شکل زیر نشان دادهایم.
سپس برای اینکه دادههایی که به صورت کنترل نشده جمعآوری شدهاند و بعضی از آنها وابستگی به دیگری دارند را از محاسبات خود خارج نموده و نتایج را به شکل دقیقتری داشته باشیم از نوع دیگر فیلتر استفاده میکنیم که با الگوریتمهای متفاوتی که دارند میتوانند این عمل را برای ما انجام دهند . ۵ پیوست ب : روشهای داده کاوی و شناسایی الگو و پیشبینی ۵٫۱ دستهبندی/ طبقه بندی [۱۳]
دستهبندی در واقع ارزشیابی ویژگیهای مجموعه ای از دادهها و سپس اختصاص دادن آنها به مجموعهای از گروههای از پیش تعریف شده است. این متداولترین قابلیت داده کاوی می باشد. داده کاوی را می توان با استفاده از داده های تاریخی برای تولید یک مدل یا نمایی از یک گروه بر اساس ویژگی های داده ها به کار برد. سپس می توان از این مدل تعریف شده برای طبقه بندی مجموعه داده های جدید استفاده کرد. همچنین می توان با تعیین نمایی که با آن سازگار است برای پیش بینی های آتی ازآن بهره گرفت.در دنیای امروز بحث classification اطلاعات اهمیت بسیاری دارد،اینکه بتوان مدلی مناسب برای تحلیل داده هایی خاص بدست آورد و بتوان با بررسی اولیه ویژگی های یک عنصر خاص ، الگوی رفتاری آن عنصر را پیش بینی کرد .
در مسائل دستهبندی هدف شناسایی ویژگیهایی است که گروهی را که هر مورد به آن تعلق دارد را نشان دهند. از این الگو میتوان هم برای فهم دادههای موجود و هم پیشبینی نحوه رفتار مواد جدید استفاده کرد.
در داده کاوی مبحث طبقه بندی اطلاعات به بررسی اینگونه مدل ها و متد ها می پردازد. در دستهبندی اطلاعات هدف بدست آوردن مدلی برای الگوی رفتاری و ویژگی های مجموعه ایی از داده ها است تا با کمک آن بتوان بدون دانستن رفتار یک موجودیت، با توجه به ویژگی های آن و با استفاده از مدل بدست آورده شده، رفتار آن را تشخیص داد و آن موجدیت را در گروه خاصی طبقه بندی کرد . امروزه شرکت های بسیار زیادی در سراسر نقاط جهان با استفاده از این علم به تحلیل،بررسی و پیش بینی رفتار مشتریان خود می پردازند . دادهکاوی مدلهای دستهبندی را با بررسی دادههای دستهبندی شده قبلی ایجاد میکند و یک الگوی پیشبینی کننده را بصورت استقرایی مییابند. این موارد موجود ممکن است از یک پایگاه داده تاریخی آمده باشند.
در واقع سیستم هایی که بر اساس دستهبندی ، داده کاوی می کنند، دو مجموعه ورودی دارند: یک مجموعه آموزشی که در آن داده هایی که به طور پیش فرض در دسته های مختلفی قرار دارند، همراه با ساختار دسته بندی خود وارد سیستم می شوند و سیستم بر اساس آ نها به خود آموزش می دهد یا به عبارتی پارامترهای دسته بندی را برای خود مهیا می کند. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com دسته دیگر از ورودی هایی هستند که پس از مرحله آموزش وبرای تعیین دستهوارد سیستم می شوند. داده کاوی مدلهای دستهبندی را بوسیله امتحان کردن داده طبقه بندی شده(موارد) و نهایتا یافتن یک الگوی پیش گو ایجاد می کند. این موارد موجود می تواند از یک پایگاه داده تاریخی ناشی شود مانند اطلاعات افرادی که تحت معالجه دارویی خاصی هستند و یا به سمت یک خدمت با مسافت دور جذب شده اند.یا اینکه از تجربه هایی که طی آن یک نمونه از تمام پایگاه داده در جهان واقعی تست شده باشد و نتایج آن برای ایجاد یک گروه بند استفاده شده باشند منتج شود.
از جمله تکنیک های داده کاوی که برای طبقه بندی به کار می آیند می توان از تکنیک های شبکه عصبی و درخت تصمیم گیری و KNN نام برد، طبقه بندی یکی از انواع یاد گیری با نظارت است. ۵٫۲ رگرسیون[۱۴]
رگرسیون از مقادیر موجود برای پیشبینی مقادیر دیگر استفاده میکند. در سادهترین فرم، رگرسیون از تکنیکهای آماری استاندارد مانند رگرسیون خطی استفاده میکند. متاسفانه، بسیاری مسائل دنیای واقع تصویرخطی سادهای از مقادیر قبلی نیستند. بناراین تکنیکهای پیچیدهتری مانند رگرسیون منطقی ، درختهای تصمیم و یا شبکههای عصبی ممکن است برای پیشبینی مورد نیاز باشند. ۵٫۳ رگرسیون منطقی
رگرسیون منطقی یک حالت عمومی تر از regression خطی می باشد.قبلا این روش برای پیش بینی مقادیر باینری یا متغیرهای دارای چند مقدار گسسته (کلاس) استفاده می شد. از آنجایی که مقادیر مورد نظر برای پیش بینی مقادیر گسسته می باشند نمی توان آنرا به روش regression خطی مدلسازی کرد برای این منظور این متغیرهای گسسته را به روشی تبدیل به متغیر عددی و پیوسته می کنیم وبرای این منظور مقدار لگاریتم احتمال متغیر مربوطه را در نظر می گیریم و برای این منظور احتمال پیشامد را بدین صورت در نظر می گیریم : احتمال اتفاق نیفتادن پیشامد/ احتمال اتفاق افتادن پیشامد
و تفسیر این نسبت مانند تفسیری است که در بسیاری از مکالمات روزمره در مورد مسابقات یا شرط بندی ها ی موارد مشابه به کار می رود .مثلا وقتی می گوییم شانس بردن یک تیم در مسابقه ۳ به ۱ است در واقع از همین نسبت استفاده کرده و معنی آن این است که احتمال برد آن تیم ۷۵% است. ۵٫۴ پیش بینی سری های زمانی
پیشبینی های Time series مقادیر ناشناخته آینده را براساس یک سری از پیشبینی گرهای متغیر با زمان پیشبینی میکنند. و مانند رگرسیون ، از نتایج دانسته شده برای راهنمایی پیشبینی خود استفاده میکنند. مدلها باید خصوصیات متمایز زمان را در نظر گیرند و بویژه سلسلهمراتب دورهها را. انواع مدل یکسانی را میتوان هم برای رگرسیون و هم برای دستهبندی استفاده کرد. برای مثال الگوریتم درخت تصمیم CART را میتوان هم برای ساخت درختهای دستهبندی و هم درختهای رگرسیون استفاده کرد. شبکههای عصبی را نیز میتوان برای هر دو مورد استفاده کرد . ۵٫۵ تفاوت دستهبندی و رگرسیون
این دو روشهای مهمی در آمار هستند.هر دو با پیشگویی جواب متغیر y که مقدارش را از بردار پیشگوی متغیر x می گیرد شروع می کنند.X دامنه x وY دامنه y را مشخص می کند.اگر یک متغیر پیوسته یا نا پیوسته y مقدار حقیقی بگیرد (به عنوان مثال وزن ماشینها و یا تعداد تصادفات) مساله رگرسیون نامیده می شود.در غیر این صورت ، اگر Y یک مجموعه نا متناهی از متغیر های نا مرتب باشد ،(مانند نوع ماشینها و یا کشور سازنده آنها) مساله دستهبندی است.در اصطلاح ریاضی مساله یافتن تابع d(x) است که نگاشت هر نقطه در مجموعه X را به نقطه ای در مجموعه Y انجام دهد.ساختمان d(x) نیاز به وجود یک مثال train شده از n مشاهده L = {(x1, y1), . . . , (xn, yn)} دارد. در علم کامپیوتر ، این موضوع با عنوان یادگیری با نظارت supervised learning) شناخته می شود. معیار انتخاب d(x) معمولابر پایه توان ۲ محاسبه خطا E{d(x)−E(y|x)}2 برای رگرسیون است و جاییکه که E(y|x) امید ریاضی y در xو ارزش مورد نظر misclassification باشد، برای دستهبندی است. اگر Y شامل J مقدار مجزا باشد،راه حل دستهبندی یا دستهبندی ممکن است به عنوان یک افراز از X در J بخش گسسته Aj = {x : d(x) = j} که است نوشته شود.یک درخت classification یک نوع خاص از classifier است جاییکه هر Aj خودش یک اجتماع از مجموعه ها با مجموعه هایی که از تفکیک بازگشتی x-space برست می آیند، باشد.این به classifier اجازه می دهد که مانند یک درخت تصمیم نشان داده شود.یک درخت رگرسیون شبیه یک درخت راه حل ساخت یافته در هریک مقدار ثابت ویا یک مدل نسبتا ساده رگرسیون است که داده های هر بخش جفت و جور شده باشد، است .یک الگوریتم درخت رگرسیون یا classification 3 بخش مهم دارد :
چگونگی تفکیک داده ها هر بخش زمان توقف تفکیک چگونگی پیش گویی مقدار y برای هر x در یک تفکیک
شیوه های زیادی برای بخش اول وجود دارد . برای سهولت تفسیر اکثریت زیادی از الگوریتم ها انشعاب یک متغیزه از نوع xi ≤ c (اگر xi غیر قطعی باشد) یا (اگر xi قظعی باشد).متغیر xi و نقطه انشعاب c یا مجموعه انشعاب B گاهی بوسیله یک جستجوی فراگیر که معیاریک نود خارجی را بهینه می کند مانند entropy (برای classification )یا مجموع مربعات باقیمانده(برای رگرسیون )پیدا می شوند.همچنین راههای زیادی برای بخش روم وجود دارد مانند قوانین توقف و هرس درخت.بخش سوم ساده ترین بخش است:مقدار پیش گویی شده y در یک نود برگ یک کلاس است که هزینه تخمین misclassification (برای دستهبندی ) مینیمم می کند یا مقدار مناسب را از یک مدل تخمین در نود (برای رگرسیون ) می آورد. ۵٫۶ خوشهبندی[۱۵] azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com خوشهبندی را میتوان به عنوان مهمترین مسئله در یادگیری بدون نظارت در نظر گرفت. خوشهبندی با یافتن یک ساختار درون یک مجموعه از دادههای بدون برچسب درگیر است. خوشه به مجموعهای از دادهها گفته میشود که به هم شباهت داشته باشند. در خوشهبندی سعی میشود تا دادهها به خوشههایی تقسیم شوند که شباهت بین دادههای درون هر خوشه حداکثر و شباهت بین دادههای درون خوشههای متفاوت حداقل شود. در این شکل نمونهای از اعمال خوشهبندی روی یک مجموعه از دادهها مشخص شده است که از معیار فاصله(Distance) به عنوان عدم شباهت(Dissimilarity) بین دادهها استفاده شده است.
در طبقهبندی هر داده به یک طبقه (کلاس) از پیشین مشخص شده تخصیص مییابد ولی در خوشهبندی هیچ اطلاعی از کلاسهای موجود درون دادهها وجود ندارد و به عبارتی خود خوشهها نیز از دادهها استخراج میشوند. در شکل زیر تفاوت بین خوشهبندی و طبقهبندی بهتر نشان داده شده است. در طبقهبندی با استفاده یک سری اطلاعات اولیه دادهها به دستههای معلومی نسبت داده میشوند. در خوشهبندی دادهها با توجه به الگوریتم انتخاب شده به خوشههایی نسبت داده میشوند.
۵٫۷ الگوریتم های دستهبندی : درخت تصمیم گیری و K-NN ۵٫۷٫۱ درخت تصمیم گیری/ درخت تصمیم[۱۶]
یکی دیگر از الگوریتم های دستهبندی ، درخت تصمیم گیری یاDecision Tree است که مدل خود را بر اساس یک درخت پیاده سازی می کند . در این الگوریتم با توجه به مجموعه آموزش یک درخت بر اساس ویژگی های مختلف آن درست می شود که با استفاده از این درخت باید بتوان یک عضو جدید را در دسته خاصی طبقه بندی کرد .
با جستجو در گره های درخت( که در هر گره شرطی بررسی می شود تا مسیر بعدی خودمان را پیدا کنیم) میتوانیم به یک برگ برسیم که آن برگ مشخص کننده نوع عضو جدید ما است. ریشه درخت محل آغازین پیمایش درخت است که به بررسی اولین متغیر می پردازد. گره ها نیز مثل ریشه به بررسی متغیر ها می پردازد. نتیجه بررسی آن است که با شاخه های آن گره به گره دیگری برود و یا به برگ برسد. برگ ها پایان درخت هستند. نقاطی که وضعیت داده را مشخص می کند.
براساس الگوریتم، ممکن است دو یا تعداد بیشتری شاخه داشته باشد. برای مثال، CART درختانی با تنها دو شاخه در هر نود ایجاد میکند. هر شاخه منجر به نود تصمیم دیگر یا یک نود برگ میشود. با پیمایش یک درخت تصمیم از ریشه به پایین به یک مورد یک رده یا مقدار نسبت میدهیم. هر نود از دادههای یک مورد برای تصمیمگیری درباره آن انشعاب استفاده میکند. درختهای تصمیم از طریق جداسازی متوالی دادهها به گروههای مجزا ساخته میشوند و هدف در این فرآیند افزایش فاصله بین گروهها در هر جداسازی است.یکی از تفاوتها بین متدهای ساخت درخت تصمیم این است که این فاصله چگونه اندازهگیری میشود. درختهای تصمیمی که برای پیشبینی متغیرهای دستهای استفاده میشوند، درختهای classification نامیده میشوند زیرا نمونهها را در دستهها یا ردهها قرار میدهند. درختهای تصمیمی که برای پیشبینی متغیرهای پیوسته استفاده میشوند درختهای رگرسیون نامیده میشوند.
هر مسیر در درخت تصمیم تا یک برگ معمولا قابل فهم است. از این لحاظ یک درخت تصمیم میتواند پیشبینیهای خود را توضیح دهد، که یک مزیت مهم است. با این حال این وضوح ممکن است گمراهکننده باشد. برای مثال، جداسازی های سخت در درختهای تصمیم دقتی را نشان میدهند که کمتر در واقعیت نمود دارند. (چرا باید کسی که حقوق او ۴۰۰۰۰۱ است از نظر ریسک اعتبار خوب باشد درحالیکه کسی که حقوقش ۴۰۰۰۰ است بد باشد. بعلاوه، از آنجاکه چندین درخت میتوانند دادههای مشابهای را با دقت مشابه نشان دهند، چه تفسیری ممکن است از قوانین شود؟
درختهای تصمیم تعداد دفعات کمی از دادهها گذر میکنند(برای هر سطح درخت حداکثر یک مرتبه) و با متغیرهای پیشبینیکننده زیاد بخوبی کار میکنند. درنتیجه، مدلها بسرعت ساخته میشوند، که آنها را برای مجموعهداده های بسیار مناسب میسازد. اگر به درخت اجازه دهیم بدون محدودیت رشد کند زمان ساخت بیشتری صرف میشود که غیرهوشمندانه است، اما مسئله مهمتر اینستکه با دادهها overfit میشوند. اندازه درختها را میتوان از طریق قوانین توقف کنترل کرد. یک قانون معمول توقف محدود کردن عمق رشد درخت است.
راه دیگر برای توقف هرس کردن درخت است. درخت میتواند تا اندازه نهایی گسترش یابد، سپس با استفاده از روشهای اکتشافی توکار یا با مداخله کاربر، درخت به کوچکترین اندازهای که دقت در آن از دست نرود کاهش مییابد. یک اشکال معمول درختهای تصمیم اینستکه آنها تقسیمکردن را براساس یک الگوریتم حریصانه انجام میدهند که در آن تصمیمگیری اینکه براساس کدام متغیر تقسیم انجام شود، اثرات این تقسیم در تقسیمهای آینده را درنظر نمیگیرد. بعلاوه الگوریتمهایی که برای تقسیم استفاده میشوند، معمولا تکمتغیری هستند: یعنی تنها یک متغیر را در هر زمان در نظر میگیرند. درحالیکه این یکی از دلایل ساخت سری مدل است، تشخیص رابطه بین متغیرهای پیشبینی کننده را سختتر میکند. ۵٫۷٫۲ K-nearest neighbor
یکی از الگوریتمهای طبقه بندی می باشد . مبنای الگوریتم KNN پیدا کردن تعداد معینی از نزدیکترین عناصر موجود در جامعه آماری به عنصر جدید واردشده در آن جامعه است که بر اساس آن بتوان نزدیکترین داده (داده ها) موجود به عنصر جدید را از لحاظ ویژگی های مختلف پیدا کرد تا عنصر جدید را در همان طبقه ای قرار داد که عناصر نزدیک به آن قرار دارند. Knn یکی از روش های غیر پارامتریک برای بدست آوردن تابع توزیع از روی داده های توزیع شده می باشد. همچنین این روش یکی از متداول ترین روش ها برای دسته بندی داده ها می باشد.
در بالابه بررسی تعدادی از روشهای به کار گرفته شده و توضیحات مرتبط با آن پرداخته شد جهت دسترسی به اطلاعات تکمیلی بهمنابع مراجعه نمایید. ۶ پیوست ج: استخراج خصوصیات نرمافزارهای مضر/ملور ها به منظور بازنمایی رفتار آنها- توضیحات تکمیلی azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com تمامی مواردی که در ادامه می آید در فایلهای XML دانلود شده قابل پیگیری است .در ابتدا یک سری DLL از تمامی فایلها که بیشترین تعداد تکرار را داشت انتخاب گردید ، در زیر میتوانید لیست تجربی از تعداد تکرارها (Quantity) در dll ها را که به دست آمده مشاهده نمایید.
“version.dll”, “authz.dll”, “crypt32.dll”, “msan1.dll”, “nddeapi.dll”, “profmap.dll”, “netapt32.dll”, “psapi.DLL”, “regapi.dll”, “seupapiI.dll”, “winsta.dll”, “wintrust.dll”, “imagehlp.dll”, “ws2_32.dll”, “ws2help.dll”, “msgina.dll”, “cimctl32.dll”, “odbc32.dll”, “comdlg32.dll”, “odbcint.dll”, “shsvcs.dll”, “sfc.dll”, “sfc_os.dll”, “apphelp.dll”, “winscard.dll”, “wtsapi32.dll”, “sxs.dll”, “cscdll.dll”, “winotify.dll”, “mpr.dll”, “winspool.DRV”, “wgalogon.dll”, “rsaenh.dll”, “ntmarta.dll”, “samltb.dll”, “wldap32.dll”, “clbcatq.dll”, “comres.dll msv1_0.dll”, “iphlpapi.dll”, “cscui.dll”, “xpsp2res.dll”, “wsock32.dll”, “wininet.dll”, “rasapi32.dll”, “rtutils.dll”, “ntdll.dll”, “kernel32.dll”, “user32.dll”, “gdi32.dll”, “advapi32.dll”, “rpcrt4.dll”, “secur32.dll”, “oleaut32.dll”, “msvcrt.dll”, “ole32.dll”, “pstorec.dll”, “atl.dll”, “uxtheme.dll”, “msctfime.ime”, “msctf.dll”, “shimEng.dll”, “winmm.dll”, “msacm32.dll”, “shell32.dll”, “shlwapt.dll”, “userenv.dll”, “comctl32.dll”, “rbzltyqdzwskr.deu”, _
“rbzltyqdzwskr.de”, “olepro32.dll”, “rbzltyqdzwskr.dll”, “urlmon.dll”, “iertutil.dll”, “imm32.dll”, “rasman.dll”, “ieframe.dll”, “mshtml.dll”, “msimtf.dll”, “mlang.dll”, “usp10.dll”, “apphelp.dll”, “asycfil.de”, “asycfil.dll”
در ادامه لیستی از تعداد تکرارها (Quantity) مشخصات فایلهای که باز میشوند یا دستکاری میگردند و همچنین ایجاد فرایندها و موتکسها و.. در نظر گرفته شد لیست آنها به صورت XML را در زیر مشاهده میکنید.
Elements.<process>.<filesystem_section>.<open_file>
Elements.<process>.<filesystem_section>.<find_file>
Elements.<process>.<mutex_section>.<create_mutex>
Elements.<process_call>.<calltree>.<process_call>
البته این لیست در آزمایشات متفاوت اندکی تغییرات داشته که در اینجا در نظر نگرفته ایم.
Data set استفاده شده
برای ارزیابی رویکرد پیشنهادی و روش های مختلف استفاده شده مانند استخراج خصوصیات ملورها، ساخت بردار ویژگی ملورها و شناسایی و طبقه بندی آنها سایت http://vx.netlux.org/ تعداد زیادی ملور(به صورت کد باینری) دانلود شد و توسط تحلیلگرهای پویای CWSandbox و Anubis در سایتهای http://www.sunbeltsecurity.com/sandbox/default.aspx و http://anubis.iseclab.org تحلیل شده و گزارش رفتار آنها برای استفاده در مراحل بعدی بدست آمد (گزارشات Anubis برای جامعیت بیشتر انتخاب شد) و به data set اضافه شد. البته از بین بیش از ۳۰۰۰۰ گزارش آماده، رفتار ملورها که حاصل تحلیل توسط Anubis هستند در قالب xml نیز به طور تصادفی تعداد زیادی گزارش رفتار ملورها انتخاب شد و به data set ما از گزارشات رفتار ملور ها اضافه شد، این گزارشات آماده در سایت http://pi1.informatik.uni-mannheim.de/malheur قابل دانلود هستند. data set های با نمونه هایی با تعداد ۱۰۰ تا ۱۰۰۰۰ نمونه در آزمایشات مختلف مورد استفاده قرار گرفت و رویکرد پیشنهادی بر روی آنها اعمال شد، که نتایج نهایی طبقه بندی و تشخیص نوع ملور ها در تمام موارد رضایت بخش بود. نتایج data set ی با تعداد ۳۱۳۱ نمونه در این گزارش ارائه شده است. نمونه ها به صورت تصادفی و از لیست متفاوت و متنوعی از ملورها انتخاب شده اند. فهرست منابع و مراجع
[۱]. H. Anton, Elementary Linear Algebra 5e, John Wiley & Son Inc, 1987.
[۲]. I. K. Fodor, “A survey of dimension reduction techniques,” technical report, Lawrence Livemore National Laboratory, June 2002.
[۴]. Yunyue Zhu, High Performance Data Mining in Time Series: Techniques and Case Studies, Ph.D. Dissertation, New York University, January 2004.
[۵]. Lindsay I Smith, A tutorial on Principal Components Analysis, 2002.
[۶]. M. Dash, H. Liu, Feature Selection for Classification. Intelligent Data Analysis 1:131-156, 1997.
[۷]. Schlimmer, J.C., Efficiently inducing determinations: A complete and systematic search algorithm that uses optimal pruning. In: Proceedings of Tenth International Conference on Machine Learning, 284–۲۹۰, (۱۹۹۳).
[۸]. Kira, K. and Rendell, L.A., The feature selection problem: Traditional methods and a new algorithm. In: Proceedings of Ninth National Conference on Artificial Intelligence, 129–۱۳۴, ۱۹۹۲٫
[۹]. Kononenko, I., Estimating attributes: Analysis and extension of RELIEF. In: Proceedings of European Conference on Machine Learning, 171–۱۸۲, ۱۹۹۴٫
[۱۰]. Segen, J., Feature selection and constructive inference. In: Proceedings of Seventh International Conference on Pattern Recognition, 1344–۱۳۴۶, ۱۹۸۴٫
[۱۱]. Xu, L., Yan, P. and Chang, T., Best first strategy for feature selection. In: Proceedings of Ninth International Conference on Pattern Recognition, 706–۷۰۸, ۱۹۸۸٫
[۱۲]. Bobrowski, L., Feature selection based on some homogeneity coefficient. In: Proceedings of Ninth International Conference on Pattern Recognition, 544–۵۴۶, ۱۹۸۸٫ azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com [۱۳]. Cardie, C., Using decision trees to improve case-based learning. In: Proceedings of Tenth International Conference on Machine Learning, 25–۳۲, ۱۹۹۳٫
[۱۴]. Koller, D. and Sahami, M., Toward optimal feature selection. In: Proceedings of International Conference on Machine learning, 1996.
[۱۵]. Quinlan, J.R., C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann, San Mateo, California, 1993.
[۱۶]. Sheinvald, J., Dom, B. and Niblack, W., A modelling approach to feature selection. In: Proceedings of Tenth International Conference on Pattern Recognition, 1:535–۵۳۹, June 1990.
[۱۷]. Rissanen, J., Modelling by shortest data description. Automatica, 14:465–۴۷۱, ۱۹۷۸٫
[۱۸]. Mucciardi, A.N. and Gose, E.E., A comparison of seven techniques for choosing subsets of pattern recognition. IEEE Transactions on Computers, C-20:1023–۱۰۳۱, September 1971.
[۱۹]. Modrzejewski, M., Feature selection using rough sets theory. In: Proceedings of the European Conference on Machine Learning (P. B. Brazdil, ed.), 213–۲۲۶, ۱۹۹۳٫
[۲۰]. Oliveira, A.L. and Vincentelli, A.S., Constructive induction using a non-greedy strategy for feature selection. In: Proceedings of Ninth International Conference on Machine Learning, 355–۳۶۰, Morgan Kaufmann, Aberdeen, Scotland, 1992.
[۲۱]. Liu, H. and Setiono, R., A probabilistic approach to feature selection—a filter solution. In: Proceedings of International Conference on Machine Learning, 319–۳۲۷, ۱۹۹۶٫
[۲۲]. Brassard, G., and Bratley, P., Fundamentals of Algorithms. Prentice Hall, New Jersey, 1996.
[۲۳]. Devijver, P.A. and Kittler, J., Pattern Recognition: A Statistical Approach. Prentice Hall, 1982.
[۲۴]. Caruana, R. and Freitag, D., Greedy attribute selection. In: Proceedings of Eleventh International Conference on Machine Learning, Morgan Kaufmann, New Brunswick, New Jersey, 28–۳۶, ۱۹۹۴٫
[۲۵]. Doak, J., An evaluation of feature selection methods and their application to computer security. Technical report, Davis, CA: University of California, Department of Computer Science, 1992.
[۲۶]. Moore, A.W. and Lee, M.S., Efficient algorithms for minimizing cross validation error. In: Proceedings of Eleventh International Conference on Machine Learning, Morgan Kaufmann, New Brunswick, New Jersey, 190–۱۹۸, ۱۹۹۴٫
[۲۷]. Domingos, P., Context-sensitive feature selection for lazy learners. Artificial Intelligence Review, 1996.
[۲۸]. Queiros, C.E. and Gelsema, E.S., On feature selection. In: Proceedings of Seventh International Conference on Pattern Recognition, 1:128–۱۳۰, July-Aug 1984.
[۲۹]. Ichino, M. and Sklansky, J., Feature selection for linear classifier. In: Proceedings of the Seventh International Conference on Pattern Recognition, volume 1, 124–۱۲۷, July–Aug 1984.
[۳۰]. Ichino, M. and Sklansky, J., Optimum feature selection by zero-one programming. IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics, SMC-14(5):737–۷۴۶, September/October 1984.
[۳۱]. Geoffrion, A.M., Integer programming by implicit enumeration and balas, method. SIAM Review, 9:178–۱۹۰, ۱۹۶۷٫
[۳۲]. Foroutan, I. and Sklansky, J., Feature selection for automatic classification of non-gaussian data. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernatics, SMC-17(2):187–۱۹۸, ۱۹۸۷٫
[۳۳]. Liu, H. and Setiono, R., Feature selection and classification—a probabilistic wrapper approach. In: Proceedings of Ninth International Conference on Industrial and Engineering Applications of AI and ES, 284–۲۹۲, ۱۹۹۶٫
[۱] نرم افزار بداندیش – Malicious Software- Malware usually includes all types of software and computer code that can be damaging or corrupt your computer. Malware includes viruses, adware, spyware, and Trojans.
[۲] Dynamic Analyser
[۳] Feature Selection/ Reduction
[۴] Pattern Recognition
[۵] Virtual Machine
[۶] طبقه بندی
[۷] Representation
[۸] DLL
[۹] load
[۱۰] Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques 2d ed – Morgan Kaufmann
[۱۱] Classification
[۱۲] Feature Reduction
[۱۳] Classification
[۱۴] Regression
[۱۵] Clustring [۱۶]
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 586
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
آموزش الگوریتم ژنتیک آموزش هوش مصنوعی آموزش پردازش سیگنال پیشبینی سریهای زمانی
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
دادهکاوی و یادگیری ماشین
شبکههای عصبی مصنوعی آموزش پردازش تصویر و ویدئو آموزش نرمافزار متلب Matlab الگوریتمهای بهینهسازی هوشمند ● آموزشهای رایگان ● استخدام در فرادرس آموزش الگوریتم PSO الگوریتم PSO باینری الگوریتم ژنتیک و PSO حل مساله فروشنده دورهگرد الگوریتم ملخ GOA الگوریتم مورچگان الگوریتم چرخه آب الگوریتم زنبورها Bees الگوریتم کرم شب تاب الگوریتم جهش قورباغه الگوریتم علف هرز مهاجم الگوریتم رقابت استعماری الگوریتم جستجوی ممنوع
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
الگوریتم شبیه سازی تبرید
الگوریتم جستجوی هارمونی الگوریتم بهینهسازی فرهنگی الگوریتم کلونی زنبور مصنوعی پیادهسازی الگوریتم در پایتون دروس مهندسی برق دروس مهندسی کامپیوتر دروس مهندسی مکانیک دروس مهندسی قدرت دروس مهندسی کنترل دروس مهندسی مخابرات دروس مهندسی عمران دروس مهندسی صنایع دروس رشته اقتصاد ● آموزشهای رایگان ● تبلیغات کلیکی ● استخدام در فرادرس آموزش برنامه نویسی آموزش متلب Matlab آموزش اکسل Excel نرمافزارهای مهندسی برق
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
نرمافزارهای مهندسی عمران
نرمافزارهای مهندسی صنایع نرمافزارهای مهندسی مکانیک ابزارهای مهندسی کامپیوتر ● آموزشهای رایگان آموزش برنامه نویسی برنامهنویسی پایتون Python برنامهنویسی سیشارپ C# آموزشهای پروژه محور #C مجموعه آموزشهای جاوا Java آموزش پروژه محور برنامهنویسی
دها و برنامه های آماده داده کاوی یا Data Mining در متلب — دانیالی مجموعه: داده کاوی, کدهای آماده, یادگیری ماشینی
و برنامه های آماده داده کاوی یا Data Mining که به زبان برنامه نویسی متلب پیاده سازی شده اند، برای دانلود در اختیار مخاطبان گرامی قرار گرفته است. شما می توانید با کلیک بر روی لینک دانلود مختص هر کد، آن را از سرور متلب سایت دانلود نمایید.
این نوشته حاوی بخشی از مجموعه کامل کدها و برنامه های آماده است. برای دریافت سایر بخش ها، به لینک زیر مراجعه نمایید: azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com رنامه های آماده داده کاوی یا Data Mining در متل مجموعه: داده کاوی, کدهای آماده, یادگیری ماشینیبرچسب ها دانلود برنامه های آماده data mining, دانلود برنامه های آماده داده کاوی, دانلود پروژه آماده, دانلود پروژه های آماده, دانلود پروژه های آماده داده کاوی, دانلود پروژه های آمادهdata mining, دانلود رایگان برنامه آماده, دانلود رایگان برنامه های آماده, دانلود رایگان پروژه آماده, دانلود رایگان پروژه های آماده, دانلود رایگان کد, دانلود رایگان کد های آماده متلب, دانلود کد های آماده data mining, دانلود کد های آماده داده کاوی, دانلود کدها و برنامه های آماده, دانلود کدهای آماده, دانلود کدهای آماده متلب
پروژه آماده داده کاوی با نرم افزار Weka - Clementine 12 azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com پروژه آماده داده کاوی با نرم افزارWeka - Clementine 12
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 306
|
امتیاز مطلب : 10
|
تعداد امتیازدهندگان : 2
|
مجموع امتیاز : 2
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
دسته بندی دادگان با نرم افزار وکا weka
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com عنوان پروژه: دانلود فایل دسته بندی دادگان با نرم افزار وکا weka رشته: مهندسی IT نرم افزار مورد استفاده:weka وکا فرمت: .arff فایل راهنما: دارد(15 صفحه) فیلم آموزش نرم افزار: دارد
پس از خرید، بلافاصله فایلهای دانلود فایل دسته بندی دادگان با نرم افزار وکا weka برای شما ایمیل خواهد شد.
فایلهای پروژه به صورت 100% تست شده و تمامی فایل ها سالم می باشد.
درخواست تخفیف! دسته: پروژه برنامه نویسی آماده, پروژه آماده کامپیوتر برچسب: weka, بیز ساده, پروژه, جنگل تصادفی, دادگان, درخت تصادفی, درخت تصمیم, دسته بندی, دسته بندی دادگان با نرم افزار وکا weka, شبکه عصبی, ماشین بردار پشتیبان, نزدیک ترین همسایگی, وکا Item sold: 0
توضیحات
دسته بندی دادگان با نرم افزار وکا weka مسئله
در این تمرین قصد داریم تا مسئله دسته بندی دادگان را مورد بررسی قرار دهیم. به همین منظور از 7 متد دسته بندی موجود در نرم افزار وکا استفاده میکنیم که به شرح زیر هستند: azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com شبکه عصبی ماشین بردار پشتیبان درخت تصمیم درخت تصادفی جنگل تصادفی بیز ساده نزدیک ترین همسایگی
دادگان مورد استفاده از سایت UCI استخراج شده است به گونه ای که تعداد داده ها بیش از 3000 نمونه و نوع داده برای کاربرد دسته بندی مهیا شده باشد. مراحل پردازشی
این دیتاست مربوط به پیش بینی سن صدف های آبالون از مشخصات فیزیکی آن است. دیتاست مورد نظر دارای 4177 نمونه است که هر نمونه دارای 8 ویژگی است. مقادیر گمشده در آن وجود ندارد و برای کاربرد دسته بندی مورد استفاده قرار میگیرد. این دیتاست دارای 28 کلاس است که در سال 1995 جمع آوری شده است. آماده سازی داده ها
نرم افزار وکا، داده ها را به فرمت خاصی دریافت میکند. در ابتدا باید نام متغیرها و نوع مقادیر آن را مشخص کنیم. به همین منظور فایل abalone.data.txt که داده های خام در آن هست را به نام دیگری با پسوند arff تبدیل میکنیم. آنگاه با استفاده از فایل abalone.names.txt که مشخصات ویژگی های دیتاست را در اختیار ما قرار میدهد اقدام به ساخت دیتاست abalone.data.arff برای بارگذاری در وکا میکنیم. فرمت وکا برای دادگان ما به صورت زیر خواهد شد.
اولین خط نام دیتاست را مشخص میکند که میتوانیم به صورت دلخواه بدهیم. خطوط بعدی ویژگی ها را مشخص میکند که در جلوی هر ویژگی باید نام ویژگی و نوع مقادیر آن را مشخص کنیم. اولین ویژگی مقادیر گسسته برای جنسیت را دارد. و سایر ویژگی ها به صورت عدد حقیقی هستند. در پایان نیز برچسب دیتاست را مشخص میکنیم که باید برچسب تمامی کلاسها را در آن ذکر کنیم. در دیتاست ذکر شده 28 کلاس داریم. و در پایان و بعد از بخش @DATA داده را میگذاریم.
دسته بندی دادگان با نرم افزار وکا weka توسط کارشناسان گروه ۱.۲.۳ پروژه پیاده سازی گردیده و به تعداد محدودی قابل فروش می باشد.فایلهای پروژه به صورت کامل پس از خرید فایل بلافاصله در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
درصورتیکه این پروژه دقیقا مطابق خواسته شما نمی باشد، با کلیک بر روی کلید زیر پروژه دلخواه خود را سفارش دهید.
شما شاید این را هم دوست داشته باشید
خوشه بندی داده های جریانی با استفاده از مدل مخلوط گوسی و تئوری انتروپی با متلب خوشه بندی داده های جریانی با استفاده از مدل مخلوط گوسی و تئوری انتروپی با متلب
شبیه سازی تقسیم بندی تصاویر مغز مبتنی بر خوشه بندی فازیشبیه سازی تقسیم بندی تصاویر مغز مبتنی بر خوشه بندی فازی
شبیه سازی تقسیم بندی تصاویر مغز مبتنی بر خوشه بندی فازی با متلب
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com تحقیق مروری بر فناوری بلاک چین Blockchain – رمزهای پایه
شبیه سازی و حل روش مربعات تفاضلی با روش DQM با متلب
برنامه نویسی پروژه نرم افزاری به زبان جاوا برنامه نویسی پروژه نرم افزاری به زبان جاوا
افزودن به سبد خرید
پروژه برنامه نویسی نرم افزار کتابخانه با netBeans IDE پروژه برنامه نویسی نرم افزار کتابخانه با netBeans IDE azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com افزودن به سبد خرید
شبیه سازی پروژه درسی دینامیک سازه های دریایی شبیه سازی پروژه درسی دینامیک سازه های دریایی با آباکوس
تحقیق حسگر های جبهه موج و حسگر جبهه موج شاکهارتمن تحقیق حسگر های جبهه موج و حسگر جبهه موج شاکهارتمن
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 280
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
پروژه های آماده داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین clementine12 تماس بگیرید :
پروژه های آماده داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین clementine12
کاربرد داده کاوی در بیماری قلبی
داده کاوی در عود مجدد سرطان سینه
کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان
کاربرد داده کاوی در بیماری تیروئید azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com کاربرد داده کاوی در بیماری افسردگی
کاربرد داده کاوی در بیمه
کاربرد داده کاوی در ارزیابی خودرو
کاربرد داده کاوی در مدیریت بانک
کاربرد داده کاوی در بیماری دیابت
کاربرد داده کاوی در طبقه بندی حیوانات
SPU کاربرد داده کاوی در عملکرد
کاربرد داده کاوی در سوءتغذیه
داده کاوی در مشترکین تلفن همراه
داده کاوی در وضعیت تحصیلی دانش آموزان azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com تماس بگیرید :
آموزش کامل داده کاوی با weka
هدف از این آموزش فراگیری انجام کارهای داده کاوی مختلف با نرم افزار weka می باشد.بی شک نرم افزار weka یکی از قوی ترین وکاربرپسندترین نرم افزارهای داده کاوی به شمار می رود. وهدف انجام کارهای مهم داده کاوی است :
موارد موجو دراین فایل :
-
شروع کار با weka
-
نصب weka
-
نحوه ورود انواع مختلف داده در نرم افزار weka
-
پیش پردازش داده ها در weka
-
خواندن و فیلتر کردن فایل ها
-
تبدیل فایل ها به فرمتarff
-
به کارگیری فیلتر ها
-
نحوه Classifyکردن داده ها با انواع مختلف کلاسیفایرها
-
نحوه انجام رگرسیون
-
نحوه انجام خوشه بندی
-
اجرای قوانین وابستگی
-
شرح کامل قسمت های مختلف نرم افزار wekaاز جمله :
-
استفاده ازخط فرمان سیستم عامل
استفاده ازخط فرمان
استقاده ازواسط کابری
استفاده از weka در برنامه های دیگر
-
پنجره اصلی
-
قسمت های اصلی
اطلاعات ورودی در weka
قسمت های اصلی در weka
-
فرمت اطلاعات ورودی در weka
-
توضیح برگه explorer
-
توضیح برگه classify
-
توضیح برگه Clustering
-
توضیح برگه Associate
-
توضیح برگه
-
Visualize
weka مجموعه ای از به روزترین الگوریتمهای یادگیری ماشینی و ابزارهایی برای پیش پردازش داده ها میباشد. WEKA در قالب واسطهای کاربری مناسب در اختیار کاربران قرار میگیرد بنابراین کاربران میتوانند با توجه اینکه کلیه امکانات متدهای مختلف را بر روی دادههای خود پیاده سازی کرده و بهترین الگوریتم را برای کار انتخاب نمایند.. همچنین این نرم افزار تحت مجوز Java که ماشین مجازی بدان معناست که استفاده از آن رایگان بوده و کاربران به راحتی میتوانند به کدمنبع های آن دسترسی داشته و حتی آنها را برحسب نیاز تغییر داده و روشهای دیگری را نیز به آنها اضافه کنند.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
این نرم افزار توسط جاوا پیاده سازی شده و شما می توانید مستقیما از وکا استفاده کنید یا در کد جاوای برنامه خود مورد استفاده قرار دهید. در وکا مجموعه کاملی از الگوریتم ها ارائه شده است که می توان در نظرکاوی، متن کاوی و امور مختلف داده کاوی مورد استفاده قرار داد. یکی از نقاط قوت وکا عملکرد مناسب الگوریتم ماشین یادگیری این نرم افزار است. الگوریتم به شکلی پیاده سازی شده اند که عملکرد قابل قبولی نسبت به بقیه نرم افزارها ارائه می دهند. در کنار این نکات قوت وکا ظاهر کاربرپسندی نیز دارد.
این پکیج شامل چهار واسط کاربری متفاوت میباشد:
- Explorer: در این حالت شما میتوانید روشهای مختلف آمادهسازی، تبدیل و الگوریتمهای مدلسازی بر روی دادهها را اجرا کنید.
- Experimenter: در این حالت فقط امکان اجرای الگوریتمهای مختلف ردهبندی به صورت همزمان و مقایسه نتایج آنها وجود دارد. تمامی شاخصهای مورد نیاز به منظور بررسی مدلهای رده بندی در این قسمت تعریف شده و قرار دارند و گزارشات مفصلی را از جمله آزمون T می توان در این قسمت پس از مدلسازی استخراج نمود.
- Knowledge Flow: در این قسمت یک واسط گرافیکی طراحی شده است که مانند نرم افزارهای IBM Modeler و رپیدماینر در آن می توان جریان های داده ای مختلف تولید نمود.
- (command line interface (CLI: در این حالت امکان مدلسازی توسط کدنویسی خط به خط قرار دارد.
- در وکا داده ها می توانند به فرمت های مختلف از جمله Excel، CSV و Arff باشند. اما به طور کلی این نرم افزار با دادهها به فرمت Arff میانه بهتری دارد.
یکی از راههای به کارگیری Weka ، اعمال یک روش یادگیری به یک مجموعه داده و تحلیل خروجی آن برای شناخت چیزهای بیشتری راجع به آن اطلاعات میباشد. راه دیگر استفاده از مدل یادگیری شده برای تولید پیشبینیهایی در مورد نمونههای جدید است. سومین راه، اعمال یادگیرندههای مختلف و مقایسه کارآیی آنها به منظور انتخاب یکی از آنها برای تخمین میباشد. روشهای یادگیری Classifier نامیده میشوند و در واسط تعاملی Weka ، میتوان هر یک از آنها را از منو انتخاب نمود. بسیاری از classifier ها پارامترهای قابل تنظیم دارند که میتوان از طریق صفحه ویژگیها یا object editor به آنها دسترسی داشت. یک واحد ارزیابی مشترک، برای اندازهگیری کارآیی همه classifier به کار میرود.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
پیاده سازیهای چارچوبهای یادگیری واقعی، منابع بسیار ارزشمندی هستند که Weka فراهم میکند. ابزارهایی که برای پیش پردازش دادهها استفاده میشوند. filter نامیده میشوند. همانند classifier ها، میتوان filter ها را از منوی مربوطه انتخاب کرده و آنها را با نیازمندیهای خود، سازگار نمود. در ادامه، به روش به کارگیری فیلترها اشاره میشود.
علاوه بر موارد فوق، Weka شامل پیاده سازی الگوریتمهایی برای یادگیری قواعد انجمنی، خوشهبندی دادهها در جایی که هیچ دستهای تعریف نشده است، و انتخاب ویژگیهای مرتبط در دادهها میشود.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 280
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 23 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
پروژه طبقه بندی تأیید اعتبار اسکناس با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا پروژه طبقه بندی اطلاعات بازاریابی بانک با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا پروژه طبقه بندی بالن ها با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا پروژه طبقه بندی نشانه های زبان استرالیا (با کیفیت بالا) با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا پروژه طبقه بندی علائم زبان اشاره استرالیا با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا پروژه پیش بینی التهاب حاد با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3در وکا پروژه تشخیص سیستم شناسایی فعالیتهای انسانی با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا پروژه تشخیص فعالیتهای شتاب سنج قفسه سینه با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا پروژه طبقه بندی صدفهای آبالون با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا پروژه تشخیص صورت راننده با استفاده از الگوریتم IBK در وکا
پروژه شبیه سازی سیستم چرم فروشی با ۲ سرویس دهنده در ارنا(Arena) پروژه طبقه بندی(پیش بینی) اطلاعات دانشجویان با استفاده از الگوریتم جنگل تصادفی(Random Forest) در رپیدماینر پروژه طبقه بندی مجموعه داده SOYBEAN (کوچک) با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم اولین بهترین (BEST FIRST TREE) در وکا پروژه طبقه بندی مجموعه داده های متون ترکی با استفاده از الگوریتم شبکه های بیزین (BEYESNET) در وکا پروژه تشخیص بیماری مغزی با استفاده از الگوریتم جی ۴۸ در وکا پروژه تشخیص دیتاست حملات (DDOS) با الگوریتم شبکه عصبی در متلب پروژه شبیه سازی سیستم آموزشگاه رانندگی با ۳ سرویس دهنده در ارنا(Arena) پروژه طبقه بندی زیست شناسی مولکولی (دنباله ژن ترویج دهنده) با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ای دی (AD TREE) در وکا پروژه شبیه سازی سیستم فروشگاه لوستر با ۴ سرویس دهنده در ارنا(Arena) پروژه طبقه بندی تصاویر با استفاده از یادگیری عمیق(Deep Learning) و الگوریتم درخت تصمیم-پیاده سازی مقاله الزویر
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
سفارش انجام پروژه داده کاوی با اس پی اس اس آماری(SPSS) سفارش انجام پروژه داده کاوی با تاناگرا(Tanagra) سفارش انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر(rapidminer) سفارش انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین(clementine) سفارش انجام پروژه داده کاوی با اس پی اس ا مدلر(SPSS Modeler) سفارش انجام پروژه داده کاوی با وکا(weka) سفارش انجام پروژه داده کاوی با آر(R) سفارش برنامه نویسی متلب مقاله چیست؟ پروپوزال چیست؟
سبد خرید پروژه
سبد خریدتان خالی است.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com پروژه های رپیدماینر پروژه های طبقه بندی با رپیدماینر پروژه های کلود سیم در جاوا پروژه های متلب پروژه های وکا دیتاست های آماده داده کاوی
سفارش پروژه از طریق واتساپ سفارش پروژه از طریق واتساپ
پروژه طبقه بندی تأیید اعتبار اسکناس با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا
پروژه طبقه بندی اطلاعات بازاریابی بانک با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا
پروژه طبقه بندی بالن ها با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا
پروژه طبقه بندی نشانه های زبان استرالیا (با کیفیت بالا) با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا
پروژه طبقه بندی علائم زبان اشاره استرالیا با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا
سفارش پروژه با نرم افزار SPSS اماری سفارش انجام پروژه داده کاوی با اس پی اس اس آماری(SPSS)
سفارش پروژه با نرم افزار تاناگرا سفارش انجام پروژه داده کاوی با تاناگرا(Tanagra)
سفارش پروژه با نرم افزار رپیدماینر سفارش انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر(rapidminer)
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com سفارش پروژه با نرم افزار کلمنتاین سفارش انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین(clementine)
سفارش پروژه با نرم افزار SPSS Modeler سفارش انجام پروژه داده کاوی با اس پی اس ا مدلر(SPSS Modeler)
سفارش پروژه با نرم افزار رپیدماینر سفارش انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر(rapidminer)
سفارش پروژه با نرم افزار وکا سفارش انجام پروژه داده کاوی با وکا(weka)
سفارش پروژه با نرم افزار تاناگرا سفارش انجام پروژه داده کاوی با تاناگرا(Tanagra)
بزرگترین وب سایت آموزشهای مجازی سایت مشاوره و آموزش پایان نامه و مقاله بزرگترین بانک اطلاعاتی پروژه های دانشگاهی
انجام پایان نامه انجام پروپوزال انجام پروژه matlab با قیمت مناسب انجام پروژه با متلب انجام پروژه متلب انجام پروژه های MATLAB انجام پروژه های دانشجویی با متلب برنامه نویسی با نرم افزار متلب تز درخواست سفارش برنامه نویسی متلب رساله سفارش انجام پروژه SPSS سفارش انجام پروژه با متلب سفارش برنامه نویسی متلب سفارش خوشه بندی با SPSS سفارش داده کاوی با SPSS سفارش داده کاوی با آر سفارش داده کاوی با متلب سفارش دسته بندی با SPSS سفارش دیتاماینینگ با SPSS سفارش شبیه سازی آر سفارش شبیه سازی با متلب سفارش طبقه بندی با SPSS سفارش فوری پروژه متلب سفارش مدلسازی با SPSS سفارش مدلسازی با آر سفارش پایان نامه سفارش پروژه با آر سفارش پروژه متلب سفارش پیاده سازی مقاله با متلب سفارش پیش بینی با SPSS فروش مقاله فروش پایان نامه فروشگاه ناب لرنینگ مقاله ناب لرنینگ پایان نامه پایان نامه چیست پروپوزال پروپوزال چیست؟ پروژه آر پروژه متلب پیاده سازی داده کاوی با متلب azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com
:: موضوعات مرتبط:
222222222 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 252
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : چهار شنبه 22 بهمن 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
انجام پروژه های داده کاوی انجام پروژه های داده کاوی با متلب انجام پروژه های داده کاوی data mining با نرم افزار متلب ، R ، کلمنتاین ، وکا weka ، رپیدماینر ، spss توسط نخبگان متلب پروژه انجام میشود. برای سفارش انجام پروژه های داده کاوی data miningبا شماره تماس بگیرید azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com در اکثر مواقع مشاهده میشود دانشجویان درانجام پروژه های داده کاوی data mining مشکل دارند و به دنبال یک جای مطمئن برای پروژه داده کاوی خود هستند
گروه متلب پروژه با بهره گیری برترین اساتید ایران آمادگی دارد انجام پروژه های داده کاوی data miningرا در تمامی مقاطع و در تمامی رشته ها بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت تحویل شما بدهد
انجام پروژه های داده کاوی یکی دیگر از خدمات گروه متلب پروژه می باشد که با داشتن تجربه بالا در انجام پروژه ، پروژه های داده کاوی شما رو تضمین میکند انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی کامپیوتر انجام پروژه های داده کاوی هوش مصنوعی انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی برق انجام پروژه های داده کاوی دانشجویی انجام پروژه های داده کاوی سازمانی
برای سفارش پروژه متلب خود میتوانید با کلیک بر روی عنوان زیر پروژه متلب خود را سفارش دهید azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com انجام پروژه متلب
مشاوره و انجام پروژه های داده کاوی توسط کارشناسان متلب پروژه با قیمت دانشجویی و در کمترین زمان ممکن انجام میشود . متلب پروژه با ارائه گزارش کامل شما را به صورت کامل در نحوه انجام پروژه خود قرار خواهند داد و شما را از سایت های دیگه بی نیاز خواهند کرد
سفارش انجام پروژه های داده کاوی را به گروه متلب پروژه بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید
نحوه سفارش پروژه :
برای سفارش انجام پروژه های داده کاوی data mining خود میتوانید از طریق فرم زیر اقدام نمایید کارشناسان متلب پروژه در کمترین زمان ممکن پروژه شما را بررسی کرده و خدمت شما اطلاع خواهند داد azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com کیفیت انجام پروژه :
متلب پروژه به عنوان تنها وب سایت انجام پروژه دارای نماد اعتماد الکترونیکی همیشه سعی داشته است بالاترین کیفیت در انجام پروژه های داده کاوی data mining را داشته باشد
زمان انجام پروژه : azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com انجام پروژه های داده کاوی data mining توجه به زمانی که مشتری تعیین میکند انجام میشود و سعی بر این بوده که در کوتاه ترین زمان ممکن پروژه خود را دریافت کنید
:: موضوعات مرتبط:
1111111 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 122
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : سه شنبه 23 مهر 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
با استفاده از نرم افزار قدرتمند SPSS MODELER کلیه پروژه های مربوط به داده کاوی پذیرفته می شود. توسط: کارشناس ارشد عمران - راه و ترابری
وسط گروه متلب پروژه با بالاترین کیفیت انجام میشود برای انجام پروژه های متلب میتوانید با شماره تماس بگیرید گروه متلب پروژه با بهره گیری از مجرب ترین اساتید متلب ایران و به عنوان تنها سایت انجام پروژه در ایران دارای نماد اعتماد الکترونیکی آمادگی دارد کلیه پرین کیفیت و مناسب ترین قیمت انجام داده و تحویل شما بدهد azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 1- شبیه سازی با متلب 2- انجام کلیه سفارشات با تمامی نرم افزارهای مهندسی (متلب ، انسیس َAnsys ، آباکوسAbaqus ، فلوئنت Fluent ، سیلواکوSilvaco ، پایتونPython ، لینگو Lingo ، گمز Gams ، کلودسیم Cloudsim ، NS2 ، رایانش ابری ، hspice ، psipse ) 3- انجام کلیه سفارشات در تمامی زمینه های مهندسی ( هوش مصنوعی ، پردازش تصویر ، پردازش سیگنال ، شبکه عصبی ، منطق فازی ، بینایی ماشین ، داده کاوی ، بهینه سازی ، مدل سازی ، شبیه سازی سفارشات برق قدرت ، کنترل ، الکترونیک ، مخابرات ) 4- آموزش جامع متلب از مبتدی تا پیشرفته 5- آموزش تخصصی نرم افزارهای برنامه نویسی به صورت حضوری 6- انجام پروژه های شبیه سازی 7- سفارش انجام پروژه برنامه نویسی متلب 8- انجام سفارشات برنامه نویسی مهندسی 9- سفارش انجام پروژه های سیمولینک simulink 10- طراحی وب سایت های اداری و شرکتی 11- طراحی نرم افزارهای خصوصی و شرکتی و تجاری azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com متلب پروژه انجام پروژه متلب پروژه متلب انجام پروژه های متلب انجام پروژه دانشجویی متلب انجام پروژه های پردازش تصویر انجام پروژه های پردازش سیگنال انجام پروژه های دانشجویی انجام پروژه های هوش مصنوعی انجام پروژه های منطق فازی انجام پروژه های داده کاوی انجام پروژه های شبکه عصبی انجام پروژه های لینگو انجام پروژه های انسیس انجام پروژه های آباکوس انجام پروژه های کلودسیم انجام پروژه های گمز انجام پروژه های پایتون انجام پروژه های جاوا انجام تمرین های دانشجویی انجام پروژه های ns2 شبیه سازی با نرم افزار متلب انجام پروژه با نرم افزار متلب انجام پروژه های شبکه حسگر بی سیم انجام تمرین های متلب انجام پروژه های سیلواکو انجام پروژه های شیمی با متلب مشاوره پروژه متلب انجام پروژه متلب با قیمت مناسب انجام پروژه با قیمت دانشجویی انجام پروژه های برق قدرت شبیه سازی مقاله برق قدرت انجام پروژه های هوافضا انجام پروژه های ریاضی انجام پروژه های فیزیک انجام پروژه های مهندسی پزشکی انجام پروژه های مهندسی نقت انجام پروژه های تبدیل انرژی
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام پروژه های ees
انجام پروژه برنامه نویسی متلب انجام پروژه های hspice انجام پروژه های vhdl انجام فوری پروژه فروشگاه متلب پروژه قیمت پروژه متلب دانلود رایگان پروژه متلب دانلود پروژه های آماده متلب
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
:: موضوعات مرتبط:
1111111 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 163
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : سه شنبه 23 مهر 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
در حوزه های داده کاوی، متن کاوی و شبکه اجتماعی آماده همکاری در انجام پروژه های داده کاوی، متن کاوی، آموزش و برنامه نویسی هستم.
مشاوره پایان نامه و پروژه های بهینه سازی در مقالات و پایان نامه های دانشجویی با استفاده از الگوریتمهای بهینه سازی هوشمند اعم از الگوریتم ژنتیک (GA-Genetic algorithm) الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (ازدحام پرندگان) (PSO-Particle Swarm Optimization) الگوریتم بهینه سازی اجتماع زنبورهای مصنوعی (ABC -Artificial Bee Colony) الگوریتم بهینه سازی زنبورها (BA-Bee Colony) الگوریتم بهینه سازی کوکو (COA-Cuckoo Optimization algorithm) الگوریتم بهینه سازی جستجوی کوکو (CS-Cuckoo search) جغرافیای زیستی (BBO-Biogeography Based Optimization)
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
الگوریتم رقابت استعماری (ICA-Imperialist competitive algorithm)
الگوریتم بهینه سازی مورچگان (Ant Colony Optimization)(ACO) الگوریتم بهینه سازی ملاقات پرندگان (Bird mating optimizer)(BMO) الگوریتم بهینه سازی جستجوی هارمونی (Harmony Search)(HS) الگوریتم بهینه سازی تکامل تفاضلی (Differential evolution)(DE) الگوریتم بهینه سازی غذایابی باکتری (Bacterial foraging optimization algorithm (BFOA) الگوریتم بهینه سازی کرم شب تاب (firefly algorithm)(FA) الگوریتم بهینه سازی باکتریها (BAT ALGORITHM) الگوریتم بهینه سازی شبیه سازی تبرید (Simulated Annealing)(SA) الگوریتم بهینه سازی آموزش-یادگیری (A teaching learning based optimization)(TLBO) و ..... بهینه سازی با الگوریتم های ابتکاری و فراابتکاری (شامل الگوریتم ژنتیک ، ازدحام ذرات ، رقابت استعماری ، جستجوی فاخته ، مورچگان ، کلونی زنبور عسل ، غذایابی باکتری ، جهش قورباغه ، شکار گرگ ها ، تفاضل تکاملی ، جستجوی ممنوعه ، کرم شب تاب ، جستجوی هارمونی و صدها الگوریتم بهینه سازی دیگر)
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
پروژه های ترکیبی الگوریتم های ابتکاری و فراابتکاری و هوش مصنوعی مثل الگوریتم ژنتیک و شبکه عصبی، الگوریتم ازدحام ذرات و سیستم نورو فازی (ANFIS) و بهبود آن با الگوریتم های فراابتکاری پروژه های مرتبط با سیستمهای فازی، شبکه عصبی و فازی - عصبی پروژه های مرتبط با بهینه سازی سیستم های برق قدرت مکانیک شیمی عمران و ... به استفاده از الگوریتم های ابتکاری و فراابتکاری انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining) در زمینه های دسته بندی (Classification)، خوشه بندی (Clustering)، پیش بینی (Prediction)، انتخاب ویژگی (Feature Selection) و قواعد انجمنی (Association Rules) با استفاده از روش ها و الگوریتم های مختلفی نظیر: 1 - شبکه های عصبی مصنوعی چند لایه پرسپترون 2 - شبکه های عصبی مصنوعی با تابع پایه شعاعی 3 - درخت تصمیم گیری طبقه بندی و رگرسیونی 4 - مدل های درختی 5 - ماشین بردار پشتیبان SVM (طبقه بندی و رگرسیون) 6 - سیستم های استنباط فازی 7 - سیستم های استنباط فازی - عصبی 8 - سیستم استنباط بیزین 9 - , ....
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
با استفاده از نرم افزارهای:
Clementine , SPSS , WEKA , Rapid Miner , Qnet , MATLAB طراحی و بهینه سازی کنترل کننده فازی (FUZZY PID) در متلب طراحی کنترل کننده PID با استفاده از الگوریتم های فراابتکاری از جمله ژنتیک ، ازدحام ذرات ، رقابت استعماری ، حستجوی فاخته و ... خدمات ارائه شده در بالا به صورت پکیج زیر ارائه خواهد شد که عبارتند از: - نوشتن و ارائه کدهای متلب کلیه الگوریتمهای بهینه سازی - آموزش کاربردی تمامی الگوریتمها در کلیه مسائل مهندسی و مدیریت و سایر رشته ها - ارائه پاورپوینت های آماده برای ارائه کلیه الگوریتمها - پیاده سازی، شبیه سازی، نگارش و انجام فصل چهارم پایان نامه همچنین این موسسه آماده ارائه انواع خدمات مشاوره و تحلیل آماری برای عموم مراجعین اعم از صنعتگران ، مهندسین ، دانشجویان و... می باشد. این خدمات شامل تجزیه و تحلیل سری های زمانی تک متغیره و چند متغیره تجزیه و تحلیل داده های پرسشنامه azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com تجزیه و تحلیل با روش AHP فازی تجزیه و تحلیل با روش حداقل مربعات جزیی (SmartPLS) تجزیه و تحلیل با استفاده از معادلات ساختاری
:: موضوعات مرتبط:
1111111 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 243
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : سه شنبه 23 مهر 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
مشاوره تهیه پروپوزال برنامه نویسی تجزیه و تحلیل آماری انواع پایان نامه نرم افزارهای: Spss, Lisrel, Eviews, Topsis, Expert choice, Excel, Edraw تهیه فصلهای مختلف پایان نامه پروپوزال ، پیشینه پژوهشی ، روش پژوهش ، تحلیلهای آماری و مدیریتی ، بحث و نتیجه گیری استخراج مقاله از پایان نامه azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com - مشاوره و مطالعات آماری در تمامی رشته ها و شاخه ها؛ شامل جمع آوری داده ها، تحلیل و پردازش اطلاعات از طریق نرم افزارهای پیشرفته آماری و ارائه نتایج در قالب گزارشات. - آنالیز آماری فصل 4 پایان نامه با نرم افزارهای پیشرفته از جمله: spss، lisrel، AHP، Mintab، Amos، EQS ، SPLS (اسمارت پلاس)، شبکه عصبی، شبکه عصبی فازی در Matlab - پروپوزال نویسی - طراحی پرسشنامه - تدوین مقاله - مشاوره در زمینه روش شناسی تحقیق ( متدولوژی ) - مشاوره و مطالعات سری های زمانی - انجام پروژه های داده کاوی با روشهای طبقه بندی، خوشه بندی، پیش بینی، وابستگی مؤلفه ها، شبکه عصبی و سایر الگوریتم ها با نرم افزارهای مرتبط: MATLAB، SPSS، WEKA، ویرایش دقیق و کامل پایان نامه ، مقاله و ... با قیمت مناسب شامل: - تایپ ، صفحه آرایی ، ویرایش - شماره گذاری صفحات طبق قوانین پایان نامه (صفحات بدون شماره ، شماره گذاری با حروف ابجد و شماره صفحات به صورت عددی) - فهرست مطالب و فهرست اشکال و جداول و نمودارها همراه با درج خودکار شماره صفحات - شماره گذاری عناوین اصلی و فرعی و اشکال و جداول و نمودارها و فرمولهای ریاضی به صورت خودکار - بخشبندی فصلها
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
- جدول ، نمودار ، پاورقی فارسی ، پاورقی لاتین ، فرمول ریاضی
- تایپ فارسی ، تایپ لاتین ، تایپ فارسی و لاتین - ویرایش و اصلاح متون تایپ شده طبق آئین نامه نگارش و تدوین پایان نامه و یا مقاله - تایپ در برنامه PowerPoint همراه با اسلایدهای متنوع در رابطه با هر عنوان و انیمیشن و افکت - چک پرینت ، پرینت نهائی - تحویل کار (در برنامه Word ، به صورت فایل PDF ، رایت در CD و ارسال توسط email) ، توسط تایپیست باتجربه با 10 سال سابقه کار همه روزه حتی روزهای تعطیل.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
ویرایش دقیق و کامل پایان نامه و مق
:: موضوعات مرتبط:
1111111 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 179
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : سه شنبه 23 مهر 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
انواع پروژه های مرتبط با مباحث هوش مصنوعی و داده کاوی با نرم افزارهای متلب، رپیدماینر، وکا و پایتون. انجام پروژه های دانشجویی و تمرینات درسی و مشاوره پایان نامه های کارشناسی و ارشد کامپیوتر. انجام پروژه های متلب و پردازش تصویر.
داده کاوی
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
مشاوره و انجام پایان نامه و پروژه های کارشناسی ارشد داده کاوی
الگوریتم های دسته بندیClassification
درخت تصمیم :C5.0 ، CHAID ، C&R ،QUEST ، RandomForest ،REPTree ،ID3،NBTree
شبکه عصبی :Neural Net ،perceptron ،AutoMLP
شبکه بیزین : Bayes Net،NaiveBayes
ماشین بردار پشتیبان : SVM ،LibSVM ،Support Vector Machine (Linear)
رگرسیون : Regression ، Logeistic
نزدیکترین همسایه: KNN
الگوریتم های خوشه بندی Clustering
خوشه بندی : k-Means ، kohonen ، Twostep ، Anomaly
الگوریتم های قواعد انجمنی : Apriori ، Carma ، Sequence ، FP-Growth
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
Weka
نرمافزار Weka در دانشگاه Waikato واقع در نیوزلند توسعه یافته است و اسم آن از عبارت”Waikato Environment for knowledge Analysis” استخراج گشته است. همچنین Weka ، نام پرندهای با طبیعت جستجوگر است که پرواز نمیکند و در نیوزلند، یافت میشود.
این سیستم به زبان جاوا نوشته شده و بر اساس لیسانس عمومی و فراگیر GNU انتشار یافته است.Weka تقریباً روی هر پلت فرمی اجرا میشود و نیز تحت سیستم عاملهای لینوکس، ویندوز، و مکینتاش، و حتی روی یک منشی دیجیتالی شخصی، آزمایش شده است.
نرم افزار Weka ، پیاده سازی الگوریتمهای مختلف یادگیری را فراهم میکند و به آسانی میتوان آنها را به مجموعه های داده خود اعمال کرد.
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر RapidMiner
بنابر تحقیقات انجام شده نرم افزار RapidMiner یکی از پرکاربرد ترین نرم افزارهای داده کاوی طی سال های اخیر بوده است.
متن باز بودن و استفاده از کتابخانه های آن برای برنامه نویسان به همراه امکان استفاده از محیط گرافیکی آن بدون استفاده از دانش برنامه نویسی باعث گشته طیف متنوعی از کاربران به سراغ این ابزار متمایل گردند. تنوع الگوریتم های آماده سازی و مدلسازی در این ابزار باعث شده تا بسیاری از پروژه های تحقیقاتی، آکادمیک و همچنین پروژه های اجرایی حداقل بخشی از روند پیاده سازی مدل ها را در این ابزار مورد آزمایش قرار دهند.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12
این نرم افزار برای آنالیزهای آماری به صورت سرور و کلاینت استفاده می شود و در واقع محاسبات بسیار پیچیده را به صورت متمرکز می توان به وسیله آن انجام داد. این نرم افزار ابتدا تحت سیستم عاملهای یونیکس و لینوکس اجرا می شد ولی نسخه های جدید آن در محیط ویندوز نیز قابل نصب است قابلیت استفاده از پایگاه داده هایی مانند SQL را نیز دارد.
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler14.2
IBM SPSS نرمافزار رایانهای است که برای تحلیلهای آماری به کار میرود. SPSS مخفف عبارت Sciences Statistical Package for the Social به معنی بسته ی آماری برای علوم اجتماعی می باشد. IBM SPSS Modeler نرم افزاری از شرکت SPSS است که در ابتدا با نام کلمنتاین (Clementine 12) ارائه می شد که در نسخه جدید به SPSS Modeler تغییر نام پیدا کرد. این نرم افزار یکی از بهترین ابزارهای داده کاوی است و برنامه ای حرفه ای برای انجام محاسبات پیچیده و آنالیزهای آماری به صورت سرور و کلاینت می باشد که بیشتر توسط دانشجویان مهندسی صنایع و مدیریت مالی و اقتصاد مورد استفاده قرار می گیرد.
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
:: موضوعات مرتبط:
1111111 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 168
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : سه شنبه 23 مهر 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
using ANN model
: نقاط استقرار اورژانسی رتبه بندی نقاط با استفاده از شبکه های عصبی انجام پروژه داده کاوی
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
یکی از زمینه های اصلی انجام پروژه و شبیه سازی نرم افزاری بحث داده کاوی می باشد
بسیار از دانشجویان به این مهم علاقه بسیاری دارند
هرچند در صنعت و بازار کسب و کار هم داده کاوی کاربردهای فراوانی دارد
معمولا داده کاوی با نرم افزار متلب انجام می شود پروژه داده کاوی در نرم افزار
یک نمونه از سیستم تشخیص نفوذ هوشمند توصیف شده که نشان دهنده تاثیر تکنیکهای داده کاوی که از منطق فازی استفاده میکنند، است. این سیستم دو رویکرد مجزا تشخیص نفوذ را ترکیب کرده است. 1) تشخیص نفوذ غیر متعارف با استفاده از تکنیکهای داده کاوی فازی و 2) تشخیص سو استفاده با استفاده از تکنیکهای سیستم خبره سنتی مبتنی بر قانون. از نقاط قوت این مقاله نیز سرعت بالا در پیش بینی و دقت قابل قبول آن می باشد ولی روش مورد استفاده نسبتا پیچیده میباشد. استفاده از ماشین بردار پشتیبان همانند سایر زمینهها برای سیستمهای تشخیص نفوذ نیز بکار رفته است. انجام داده کاوی در نرم افزار متلب azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com مدلهایی مانند درخت مدل خطی محلی،روش نمودار
CUSUM گاما، روشهای داده کاوی براساس الگوریتم ژنتیک،الگوریتم کلونی مورچگان و... به منظور پیش بینی و مدیریت ریزش مشتریان استفاده شده است.
از این روشها در پیش بینی ریزش مشتریان بانکها،بیمه،شرکتهای مخابراتی بیشتر از سایر کسب و کارها بهره برده شده است. azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
از نتایج محاسباتی که توسط تکنیکهای جدید انجام پروژه داده کاوی به وسیلهی محققان انجام شده است، شبکهی عصبی یکی از با دقت ترین تکنیکها و به دنبال آن تجزیه و تحلیل جداکنندهی خطی، رگرسیون لجستیک، درختان تصمیم و نزدیکترین همسایه بوده اند. در قیاس با روش های دیگر آن ها نتیجه گرفتند که مدل های شبکه ی عصبی با دقت تر، مقاوم تر و قابل پذیرش تر می باشند
:: موضوعات مرتبط:
1111111 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 174
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : سه شنبه 23 مهر 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
مشاوره انجام پایان نامه و پروژه های داده کاوی متن کاوی و بیگ دیتا مشاوره و انتخاب موضوع پایان نامه تحویل مرحله به مرحلهانجام پروژه ها و پایان نامه های داده کاوی (Data Mining) در زمینه های رده بندی (Classification) خوشه بندی (Clustering)
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
پیش بینی (Prediction)
متن کاوی(Text mining) انتخاب ویژگی (Feature Selection) قواعد انجمنی (Association Rules) انجام پروژه و پایان نامه ها ی با روش تحلیل پوششی داده ها با نرم افزار EMS و …استفاده از الگرویتم های ۱ -شبکه عصبی مصنوعی(ANN)
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
۲ – شبکه های عصبی مصنوعی (RBF)
۳ – درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی ۴ – بگینگ و بوستینگ ۵ – ماشین بردار پشتیبان ۷ – سیستم استنباط بیزین ۸-الگوریتم ژنتیک , ازدحام ذرات ۹-الگوریتم های فراابتکاری ۱۰-قواعد همسایگی با fp-growth,apriory ۱۳-تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc ۱۱-انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و … ۱۵-انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری ۱۶-روش های حل مشکل رده نامتوازن ۱۷-تشخیص داده پرت ۱۸-تشخیص داده پرت محلی انجام پروژه های رپیدماینر در کوتاهترین زمان ممکن با کمترین قیمت با مشاوره وآموزش اجرای پروژه انجام پروژه های داده کاوی با مشاوره و آموزش کامل
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
:: موضوعات مرتبط:
1111111 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 185
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : سه شنبه 23 مهر 1398 |
نظرات ()
|
|
نوشته شده توسط : مطلب پروژه
برای صحبت در خصوص هر یک از عناوین زیر و مشاوره رایگان از طریق تلگرام با آی دی research_moghimi@ ارتباط برقرار کنید
انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining) با تمام ابزار های داده کاوی از جمله رپیدماینر، وکا و … در زمینه های زیر قابل انجام است
انجام پروژه های داده کاوی data mining با نرم افزار متلب ، R ، کلمنتاین ، وکا weka ، رپیدماینر ، spss
رده بندی (Classification)
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
الگوریتم های دسته بندیClassification
خوشه بندی (Clustering)
خوشه بندی : k-Means ، kohonen ، Twostep ، Anomaly
پیش بینی (Prediction)
درخت تصمیم :C5.0 ، CHAID ، C&R ،QUEST ، RandomForest ،REPTree ،ID3،NBTree
شبکه عصبی :Neural Net ،perceptron ،AutoMLP
شبکه بیزین : Bayes Net،NaiveBayes
ماشین بردار پشتیبان : SVM ،LibSVM ،Support Vector Machine (Linear)
رگرسیون : Regression ، Logeistic
الگوریتم های قواعد انجمنی : Apriori ، Carma ، Sequence ، FP-Growth
انتخاب ویژگی (Feature Selection)
نزدیکترین همسایه:
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
KNN
الگوریتم های خوشه بندی Clustering
نرم افزار weka RapidMiner انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار weka آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine
آموزش نرم افزار IBM SPSS Modeler
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارClementine
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار IBM SPSS Modeler
فرآیند داده کاوی CRISP-DM آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append) بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit) مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler مدل های پیش بینی کننده طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی ارزیابی مقدماتی مدلهای پیش بینی کننده
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار RapidMiner
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار weka
مشاوره در زمینه پروژه های داده کاوی انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار weka RapidMiner مشاوره در زمینه پروژه های داده کاوی
در مقاطع کارشناسی و کارشناسی ارشد
با نرم افزار Weka- Clementine
خوشه بندی : k-Means ، kohonen ، Twostep ، Anomaly
الگوریتم های قواعد انجمنی : Apriori ، Carma ، Sequence ، FP-Growth
پیش بینی عود مجدد سرطان پستان به کمک داده کاوی
کاربرد داده کاوی در پیدا کردن انواع خرابی در شبکه ایرانسل
ارائه چارچوبی برای شناسایی رابطه بین خصوصیات دستگیرشدگان با نوع مواد مخدرمکشوفه
تحلیل سبد سهام به منظور شناسایی الگوهای رایج در رفتار سهامداران
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری سرطان ریه
بررسی عوامل موثر بر بیماری افسردگی و ارائه راهکارهایی جهت کاهش آن
طراحی یک متدولوژی مبتنی بر RFMجهت سنجش وفاداری مشتریان
کاربرد داده کاوی در بیمه – قراردادهای سود اور و زیان آور
آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12 آموزش نرم ۱۴٫۲ افزارIBM SPSS Modeler انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارClementine 12 شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler14.2 بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append) بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit) مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler14.2 مدل های پیش بینی کننده طبقه بندی با انواع درخت های ت
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
صمیم در SPSS Modeler14.2
استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی ارزیابی مقدماتی مدلهای پیش بینی کننده انجام پروژه های داده کاوی data mining با نرم افزار متلب ، R ، کلمنتاین ، وکا weka ، رپیدماینر ، spss انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر rapidminer انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکاweka انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارSPSS Modeler14.2 انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12
کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان ، خوش خیم و بد خیم
کاربرد داده کاوی در پیش بینی وضعیت تحصیلی دانشجویان با تکنیک های داده کاوی
رگرسیون : Regression ، Logeistic
شبکه های عصبی مصنوعی چند لایه پرسپترون
شبکه های عصبی مصنوعی با تابع پایه شعاعی
درختان تصمیم گیری طبقه بندی و رگرسیونی
مدل های درختی
ماشین های بردار حامی طبقه بندی و رگرسیونی
سیستم های استنباط فازی
سیستم های استنباط فازی – عصبی
سیستم استنباط بیزین
قواعد انجمنی(Association Rules)
شبکه عصبی مصنوعی یا ANN
درخت تصمیم
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
عوامل موثر بر بروز بیماری دیابت و ارائه راهکار جهت کاهش آن
کاربرد داده کاوی در اعتیاد به مواد مخدر
کاربرد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری- کالاهای مرجوعی
کاربرد داده کاوی در شناسایی باکتری ها
نزدیکترین همسایه KNN
کاربرد داده کاوی بر تصادفات جاده ای و ارائه راهکار های برای کاهش آن
هرس درخت تصمیم
الگوریتم های خوشه بندی Clustering
کاربرد داده کاوی در روش های پیشگیری از بارداری
درخت تصمیم با شاخص جینی
آنتروپی
درخت تصمیم C5.0
درخت های تصمیم CHAID ، C&R ،QUEST ، RandomForest ،REPTree ،ID3،NBTree
بگینگ و بوستینگ
ماشین بردار پشتیبان
کاربرد داده کاوی در تشخیص اختلالات در کبد
ماشین بردار پشتیبان با بهینه ساز ازدحام ذرات
سیستم استنباط بیزین
شبکه عصبی Neural Net ، perceptron ،AutoMLP
الگوریتم ژنتیک
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری هپاتیت
کاربرد داده کاوی در بازی شطرنج
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های قواعد انجمنی (Association Rules)
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های وب سرویس
کاربرد داده کاوی در بیماری تیروئید
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های متن کاوی
کاربرد داده کاوی در ثبت نام در مهد کودک
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های اینترنت اشیاء
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های قواعد همسایگی با fp-growth,apriory
کاربرد داده کاوی در پیش بینی درآمد
داده کاوی در پیش بینی سرطان سینه با استفاده از ماموگرافی
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری مزمن کلیه
کاربرد داده کاوی در پزشکی : سوءتغذیه
شبکه بیزین : Bayes Net NaiveBayes
مشاوره و انجام پایان نامه و پروژه های کارشناسی ارشد داده کاوی
الگوریتم های دسته بندیClassification
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler14.2
ازدحام ذرات
الگوریتم های دسته بندیClassification
الگوریتم های فراابتکاری
قواعد همسایگی
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12 آموزش نرم ۱۴٫۲ افزارIBM SPSS Modeler انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارClementine 12 انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار.۲ ۱۴ IBM SPSS Modeler انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر rapidminer انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا weka فرآیند داده کاوی CRISP-DM آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler14.2 فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler14.2 شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler14.2 بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append) بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit) مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler14.2 مدل های پیش بینی کننده طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler14.2 استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی ارزیابی مقدماتی مدلهای پیش بینی کننده انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی کامپیوتر انجام پروژه های داده کاوی هوش مصنوعی
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی برق
انجام پروژه های داده کاوی دانشجویی انجام پروژه های داده کاوی سازمانی انجام پروژه های داده کاوی data mining با نرم افزار متلب ، R ، کلمنتاین ، وکا weka ، رپیدماینر ، spss انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر rapidminer انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکاweka انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارSPSS Modeler14.2 انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12
fp-growth
Apriory
ماشین بردار پشتیبان SVM مانند LibSVM ،Support Vector Machine (Linear)
تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc
انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و …
کاربرد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری – تحلیل سبد بازار
انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری
کاربرد داده کاوی در مخابرات ، سفارشی سازی در خدمات به مشتریان
تشخیص داده پرت با کانزدیکترین همسایه
تشخیص داده پرت محلی
رده بندی (Classification)
وب کاوی (Web Mining)
انتخاب ویژگی (Feature Selection)
قواعد انجمنی (Association Rules)
کاربرد داده کاوی در پیش بینی شرکتهای ورشکسته از نظر اقتصادی
کاربرد داده کاوی در بازاریابی بانکی
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
خوشه بندی (Clustering)
کاربرد داده کاوی بر روابط بین نمرات آزمون های ورودی با عملکرد شغلی و وضعیت ارتقاء آنان
پیش بینی (Prediction)
کاربرد داده کاوی در تشخیص شناسایی ایمیل های اسپم
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
متن کاوی(Text mining)
کاربرد داده کاوی در تشخیص قارچ های سمی از غیر سمی
شبکه عصبی :Neural Net ،perceptron ،AutoMLP
شبکه بیزین : Bayes Net،NaiveBayes
ماشین بردار پشتیبان : SVM ،LibSVM ،Support Vector Machine (Linear)
رگرسیون : Regression ، Logeistic
نزدیکترین همسایه: KNN
الگوریتم های خوشه بندی Clustering
خوشه بندی : k-Means ، kohonen ، Twostep ، Anomaly
الگوریتم های قواعد انجمنی : Apriori ، Carma ، Sequence ، FP-Growth
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا Weka
روش های حل مشکل رده نامتوازن
پیش بینی نرخ بیکاری با استفاده از سری زمانی
کاربرد داده کاوی در شناسایی تذکرات جعلی با استفاده از روش شباهت بین تذکرات
الگوریتم ژنتیک
انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی کامپیوتر انجام پروژه های داده کاوی هوش مصنوعی انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی برق
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام پروژه های داده کاوی دانشجویی
انجام پروژه های داده کاوی سازمانی
داده کاوی پزشکی : کاربرد داده کاوی در پیش بینی سوختگی
الگوریتم ازدحام ذرات
الگوریتم های فراابتکاری
کاربرد داده کاوی در بیماری قلبی
شبکه عصبی مصنوعی(ANN)
شبکه های عصبی مصنوعی (RBF)
کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان ریه
پیش بینی عودمجدد سرطان پستان به کمک داده کاوی
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری اپاندیس
درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی
کاربرد داده کاوی در هدفمند کردن انتخاب رشته دانشگاهی کاربرد داده کاوی در پیش بینی تصادفات جاده ای
شبکه های عصبی PCNN
کاربرد داده کاوی در طبقه بندی حیوانان
بگینگ و بوستینگ
کاربرد داده کاوی در پیدا کردن انواع خرابی در شبکه ایرانسل
ماشین بردار پشتیبان
سیستم استنباط بیزین
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
بررسی الگوریتم های مختلف شبکه های گیرید
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های دسته بندی (Classification)
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های خوشه بندی (Clustering)
نرمافزار Weka در دانشگاه Waikato واقع در نیوزلند توسعه یافته است و اسم آن از عبارت”Waikato Environment for knowledge Analysis” استخراج گشته است. همچنین Weka ، نام پرندهای با طبیعت جستجوگر است که پرواز نمیکند و در نیوزلند، یافت میشود.
این سیستم به زبان جاوا نوشته شده و بر اساس لیسانس عمومی و فراگیر GNU انتشار یافته است.Weka تقریباً روی هر پلت فرمی اجرا میشود و نیز تحت سیستم عاملهای لینوکس، ویندوز، و مکینتاش، و حتی روی یک منشی دیجیتالی شخصی، آزمایش شده است.
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های پیش بینی
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های Prediction
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های انتخاب ویژگی (Feature Selection)
تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc
انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و …
پیش بینی واستخراج الگوهای مرتبط با مصرف گاز با استفاده از تکنیک های داده کاوی
انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری
کاربرد داده کاوی در شناسایی نوع خودرو
موزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12
آموزش نرم افزار۱۴
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
IBM SPSS Modeler
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارClementine 12
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار ۱۴ IBM SPSS Modeler
فرآیند داده کاوی CRISP-DM
آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler14.2
فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler14.2
شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها
فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler14.2
بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها
یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append)
بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit)
مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler14.2
مدل های پیش بینی کننده
طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler14.2
استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی
ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی
ارزیابی مقدماتی مدلهای پیش بینی کننده
روش های حل مشکل رده نامتوازن
تشخیص داده پرت
الگوریتم ژنتیک
کاربرد داده کاوی در بانک ، مشتریان خوش حساب و بد حساب
شبکه عصبی
هوش مصنوعی
بهینه سازی
کمک در پروژه های سمینار
الگوریتم چندهدفه
تکاملی
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
سیمولینک
تشخیص داده پرت محلی
انجام پایان نامه و مقاله داده کاوی
انجام پایان نامه و پروژه دانشجویی کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری افسردگی کاربرد داده کاوی در پیش بینی وضعیت تحصیلی دانش آموزان
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار.۲ ۱۴ IBM SPSS Modeler انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر rapidminer انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا weka فرآیند داده کاوی CRISP-DM آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler14.2 فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler14.2 کاربرد داده کاوی در تشخیص پروتین ویروس انفولانزا کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری کبد
انجام پایان نامه داده کاوی
مشاوره آنلاین رایگان
مشاوره رایگان
مشاوره دانشجویی
انجام پروژه پایان نامه های داده کاوی با WEKA
پایان نامه داده کاوی
دانلود پایان نامه داده کاوی در پایگاه داده های بزرگ
انجام پروژه های داده کاوی
انجام پروژه های داده کاوی با متلب
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی کامپیوتر
انجام پروژه های داده کاوی هوش مصنوعی
انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی برق
انجام پروژه های داده کاوی دانشجویی
سیستم پشتیبان تصمیم جهت کاهش تصادفات جاده ای
کاربرد داده کاوی در رای گیری در گنگره امریکا
کاربرد داده کاوی در پیش بینی شرایط مختلف پوست
چارچوب برای شناسایی رابطه بین خصوصیات دستگیر شدگان با نوع مواد مخدر
کاربرد داده کاوی در پیش بینی میزان مصرف برق مشترکین
انجام پروژه های داده کاوی سازمانی
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا Weka
کاربرد داده کاوی در اعتیاد به مواد مخدر کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان ریه کاربرد داده کاوی در رضایت شهروندان از خدمات ودفاتر الکترونیک کاربرد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری با رویکرد پرتال کاربرد داده کاوی در پیش بینی مصرف گاز خانگی
درخت تصمیم :C5.0 ، CHAID ، C&R ،QUEST ، RandomForest ،REPTree ،ID3،NBTree
نرم افزار Weka ، پیاده سازی الگوریتمهای مختلف یادگیری را فراهم میکند و به آسانی میتوان آنها را به مجموعه های داده خود اعمال کرد.
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر RapidMiner
بنابر تحقیقات انجام شده نرم افزار RapidMiner یکی از پرکاربرد ترین نرم افزارهای داده کاوی طی سال های اخیر بوده است.
طراحی متدلوژی RFM جهت سنجش وفاداری مشتریان بانک تحلیل رفتار مشترکین تلفن ثابت شرکت مخابرات کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری سرطان سینه کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری دیابت کاربرد داده کاوی در مدیریت بانکداری – مشتریان خوش حساب و بد حساب بهبود اعتبار سنجی مشتریان بانک با رویکرد رده بندی کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری قلبی
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
پیاده سازی با استفاده از نرم افزار های Clementine, SPSS, WEKA, Rapid Miner, Qnet, MATLAB
مشاوره و آموزش جهت انجام پروژه های دانشجویی (پروژه دانشجویی) برای دانشجویان ایرانی داخل و خارج ازکشور
انجام کلیه پروژه های تحقیقاتی درزمینه مختلف
مشاوره و آموزش جهت شبیه سازی و پیاده سازی پایان نامه و پروپوزال های دانشجویی کارشناسی ارشد ودکتری دانشگاه های داخل وخارج ازکشوررشته کامپیوتروفناوری اطلاعات و…….
مشاوره رایگان وآموزش انتخاب موضوع پایان نامه
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری تیروئید کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری مزمن کلیه کاربرد داده کاوی در پیش بینی مصرف برق خانگی کاربرد داده کاوی در بازار یابی بانکی کاربرد داده کاوی در بدافزار تروجان ها با تکنیک های داده کاوی کاربرد داده کاوی در پیش بینی عملکرد اساتید کاربرد داده کاوی در خوشه بندی رشته های تحصیلی براساس معدل و ترم گذرانده
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر RapidMiner
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler14.2
تمامی خدمات مربوط به تهیه پیشنهادیه پایان نامه( proposal )
مشاوره و ویراستاری پایان نامه های مرتبط با فناوری اطلاعات و کامپیوتر
بینایی ماشین Image Processing & Machine vision
پایان نامه ارشد پردازش تصوبر
پایان نامه ارشد داده کاوی
پایان نامه کارشناسی ارشد بیگ دیتا
پایان نامه ارشد اینرتنت اشیا
داده های بزرگ
azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com
:: موضوعات مرتبط:
1111111 ,
,
:: بازدید از این مطلب : 186
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : سه شنبه 23 مهر 1398 |
نظرات ()
|
|
صفحه قبل 2 3 4 5 ... 50 صفحه بعد
|
|
|