PyVision | پایویژن
سلام و رحمت بر شما
در راستای بهبودِ کیفیت و غنای محتوای کانال، نظر شما بسیار برای بنده اهمیت دارد.🙏
با توجه به این مهم لطفاً بفرمایید: بهطور کلی، چقدر از محتوای کانال راضی هستید؟
در راستای بهبودِ کیفیت و غنای محتوای کانال، نظر شما بسیار برای بنده اهمیت دارد.🙏
با توجه به این مهم لطفاً بفرمایید: بهطور کلی، چقدر از محتوای کانال راضی هستید؟
از همراهی و مشارکت شما صمیمانه سپاسگزارم 🙏🏽
نتیجه این نظرسنجی برای من بسیار ارزشمند بود.
خوشحالم که بر اساس رأی شما،
اکثریت از محتوای کانال رضایت بالایی داشتهاند 🌟
این بازخورد مثبت، مسئولیت من را دوچندان میکند تا محتوایی دقیقتر، کاربردیتر و سادهتر ارائه دهم ✅
ما این مسیر را با هم ادامه خواهیم داد 🫱🏻🫲🏼
و تلاش میکنم کیفیت محتوا را همواره ارتقا دهم.
بهزودی نظرسنجی بعدی را نیز برگزار میکنم تا با همراهی شما، قدمهای دقیقتری برداریم.
سپاس از همراهی ارزشمند شما ☘️
🌐 @PyVision
نتیجه این نظرسنجی برای من بسیار ارزشمند بود.
خوشحالم که بر اساس رأی شما،
اکثریت از محتوای کانال رضایت بالایی داشتهاند 🌟
این بازخورد مثبت، مسئولیت من را دوچندان میکند تا محتوایی دقیقتر، کاربردیتر و سادهتر ارائه دهم ✅
ما این مسیر را با هم ادامه خواهیم داد 🫱🏻🫲🏼
و تلاش میکنم کیفیت محتوا را همواره ارتقا دهم.
بهزودی نظرسنجی بعدی را نیز برگزار میکنم تا با همراهی شما، قدمهای دقیقتری برداریم.
سپاس از همراهی ارزشمند شما ☘️
🌐 @PyVision
🔥3
Data_Mining_Practical_Machine_Learning_Tools_and_Techniques,_Fourth.pdf
4.8 MB
📘 معرفی کتاب
قسمت بیست و چهارم
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
✍️🏼 نویسندگان:
Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, Christopher J. Pal
💎 ویژگیهای منحصربهفرد کتاب
● از معتبرترین منابع دانشگاهی Data Mining و Machine Learning
● ترکیب مفاهیم نظری و پیادهسازی عملی
● آموزش الگوریتمها با مثالهای کاربردی
● استفاده از WEKA برای اجرای عملی
● رویکرد مرحلهبهمرحله از آمادهسازی داده تا ارزیابی مدل
🌟 چه چیزی این کتاب را خاص میکند؟
● نگاه عملی به یادگیری ماشین
● آموزش فرآیند دادهکاوی از پیشپردازش تا تفسیر نتایج
● توضیح الگوریتمهای اصلی بدون ریاضیات سنگین
● مناسب دانشجویان و پژوهشگران
● پلی میان دادهکاوی کلاسیک و کاربردهای مدرن ML
📚 سرفصلهای کلیدی
● مفاهیم پایه دادهکاوی و ML
● پیشپردازش داده
● طبقهبندی و رگرسیون
● درخت تصمیم
● قوانین انجمنی
● خوشهبندی
● انتخاب ویژگی
● ارزیابی مدلها
● کار با WEKA
📌 منبع:
🔘 sciencedirect.com
#️⃣ #یادگیری_ماشین #داده_کاوی #علوم_داده #کتاب_بیست_و_چهارم
#MachineLearning #DataMining #DataScience #WEKA #AI_Books
🌐 @PyVision
قسمت بیست و چهارم
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
✍️🏼 نویسندگان:
Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, Christopher J. Pal
💎 ویژگیهای منحصربهفرد کتاب
● از معتبرترین منابع دانشگاهی Data Mining و Machine Learning
● ترکیب مفاهیم نظری و پیادهسازی عملی
● آموزش الگوریتمها با مثالهای کاربردی
● استفاده از WEKA برای اجرای عملی
● رویکرد مرحلهبهمرحله از آمادهسازی داده تا ارزیابی مدل
🌟 چه چیزی این کتاب را خاص میکند؟
● نگاه عملی به یادگیری ماشین
● آموزش فرآیند دادهکاوی از پیشپردازش تا تفسیر نتایج
● توضیح الگوریتمهای اصلی بدون ریاضیات سنگین
● مناسب دانشجویان و پژوهشگران
● پلی میان دادهکاوی کلاسیک و کاربردهای مدرن ML
📚 سرفصلهای کلیدی
● مفاهیم پایه دادهکاوی و ML
● پیشپردازش داده
● طبقهبندی و رگرسیون
● درخت تصمیم
● قوانین انجمنی
● خوشهبندی
● انتخاب ویژگی
● ارزیابی مدلها
● کار با WEKA
📌 منبع:
🔘 sciencedirect.com
#️⃣ #یادگیری_ماشین #داده_کاوی #علوم_داده #کتاب_بیست_و_چهارم
#MachineLearning #DataMining #DataScience #WEKA #AI_Books
🌐 @PyVision
👍1👌1