الگوریتم ها داده کاوی

انجام پروژه های آماری و داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
مشاوره و انجام پروژه های مربوط به داده کاوی و انجام پروژه های آماری و داده کاوی در مجموعه علمی پژوهشی شکوفا اندیش توسط اساتید مجرب در این رشته؛ در سریعترین زمان ممکن با مناسبترین قیمت. برای اطلاع از تعرفه ارایه خدمات و یا دریافت مشاوره می توانید با کارشناسان ما تماس بگیرید.

 

مشاوره و انجام پروژه های مربوط به داده کاوی و انجام پروژه های آماری و داده کاوی در مجموعه علمی پژوهشی شکوفا اندیش توسط اساتید مجرب در این رشته؛ در سریعترین زمان ممکن با مناسبترین قیمت. برای اطلاع از تعرفه ارایه خدمات و یا دریافت مشاوره می توانید با کارشناسان ما تماس بگیرید.

دانشجویان و داده کاوی
17 مطلب با موضوع «یادگیری عمیق(Deep Learning)» ثبت شده است
سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم فاخته برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم فاخته برای شناسایی اعداد دست نویس:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم فاخته (Cuckoo algorithm)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
پیاده سازی یادگیری عمیق با شبکه عصبی کانولوشن (Convolutional neural network) برای سری های زمانی

پیاده سازی یادگیری عمیق با شبکه عصبی کانولوشن (Convolutional neural network) برای سری های زمانی:

در این پروژه، با استفاده از پایتون پیاده سازی یادگیری عمیق با شبکه عصبی کانولوشن (Convolutional neural network) برای سری های زمانی به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

ادامه مطلب
پیاده سازی شبکه عمیق پرسپترون برای سری های زمانی

پیاده سازی شبکه عمیق پرسپترون برای سری های زمانی:

در این پروژه، با استفاده از پایتون پیاده سازی شبکه عمیق پرسپترون برای سری های زمانی به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

ادامه مطلب
سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم ژنتیک برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم ژنتیک برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم ژنتیک(Genetic algorithm)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
ادامه مطلب
سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم ممتیک برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم ممتیک برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم ممتیک (Memetic algorithm)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با سیستم ایمنی مصنوعی برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با سیستم ایمنی مصنوعی برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و سیستم ایمنی مصنوعی (artificial immune system)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
راهکارهای مبتنی بر یادگیری عمیق در سیستم های توصیه گر

سفارش پروژه راهکارهای مبتنی بر یادگیری عمیق در سیستم های توصیه گر:

سیستم توصیه‌گر یا سامانه پیشنهادگر با تحلیل رفتار کاربر خود، اقدام به پیشنهاد مناسب‌ترین اقلام (داده، اطلاعات، کالا و…)می‌نماید. این سیستم رویکردی است که برای مواجهه با مشکلات ناشی از حجم فراوان و رو به رشد اطلاعات ارائه شده‌است و به کاربر خود کمک می‌کند تا در میان حجم عظیم اطلاعات سریع‌تر به هدف خود نزدیک شوند. برای مطالعه ی بیشتر کلیک کنید.

یادگیری عمیق، یک زیر شاخه از یادگیری ماشینی و بر مبنای مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که در تلاش هستند مفاهیم انتزاعی سطح بالا در دادگان را مدل نمایند که این فرایند را با استفاده از یک گراف عمیق که دارای چندین لایه پردازشی متشکل از چندین لایه تبدیلات خطی و غیر خطی هستند، مدل می‌کنند. به بیان دیگر پایهٔ آن بر یادگیری نمایش دانش و ویژگی‌ها در لایه‌های مدل است. برای مطالعه بیشتر کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از محیط برنامه نویسی پایتون، راهکارهایی مبتنی بر روش یادگیر عمیق در سیستم های توصیه گر ارائه می شود.

ادامه مطلب
انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم ازدحام ذرات برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات  (particle swarm optimization)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
ادامه مطلب
انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم جستجوی هارمونی برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم جستجوی هارمونی برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم جستجوی هارمونی (harmony search algorithm)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم رقابت استعماری برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم رقابت استعماری برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم رقابت استعماری (Imperialist competitive algorithm)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم کلونی زنبور عسل برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم کلونی زنبور عسل برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم کلونی زنبور عسل  (Artificial bee colony)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
ادامه مطلب
دریافت ویدیوی آموزشی تشخیص اعداد دست نویس با پایتون
برای نمایش مطلب باید رمز عبور را وارد کنید
دریافت ویدیوی آموزشی معرفی روش های یادگیری عمیق
برای نمایش مطلب باید رمز عبور را وارد کنید
انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم تکامل تفاضلی برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم تکامل تفاضلی برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم تکامل تفاضلی (differential evolution algorithm)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

آیا دانشجویی هستید که برای انجام بخشی از پروژه و تز خود نیاز به استفاده از الگوریتم ها و تکنیک های داده کاوی دارید اما با داده کاوی، آشنایی چندانی ندارید؟

آیا دانشجویی هستید که پروژه و تز خود را در زمینه داده کاوی تعریف کرده اید و در این زمینه نیاز به مرجعی مطمئن برای طرح سوالات، رفع ایرادات فنی و موضوعی در این زمینه دارید؟

آیا به دنبال بهره گیری از فرصت های موجود در زمینه داده کاوی برای ارائه مقاله و چاپ آن در نشریه های معتبر دارید اما هیچ شناختی از این نشریات و کنفرانس ها ندارید؟

به طور کلی اگر دانشجو باشید و به نوعی پروژه ی تحقیقاتی و تز تان با داده کاوی، یادگیری ماشین، Big Data، تحلیل های آماری، هوش مصنوعی و … گره خورده باشد و در این زمینه با سوالات و چالش هایی رو به رو باشید و نیاز به مرجعی مطمئن برای راهنمایی و مشاوره داشته باشید، باید اذعان کنیم که به جای درستی آماده اید.

تاکنون دانشجویان متعددی توانسته اند از مشاوره علمی گروه داده کاوی حرا بهره مند شوند که به برخی از آنها اشاره می گردد:

    تشخیص سرطان با استفاده از شبکه عصبی عمیق (Convolutional neural network)
    تشخیص تخلف در بیمه خدمات درمانی با رویکرد نوین خوشه بندی
    تشخیص نفوذ و حمله (Intrusion Detection) در سامانه های نرم افزاری با مدل های ترکیبی
    دسته بندی و انتخاب ویژگی های مهم در تشخیص بیماری های چشم
    مکان یابی باجه های خودپرداز با استفاده از مدل ترکیبی داده کاوی
    و…azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

بیشتر بخوانید  کاربردهای داده کاوی و یادگیری ماشین در مدیریت زنجیره تأمین

بنابراین گروه داده کاوی حرا این تعهد را دارد که شما را از ابتدای مسیر تحقیقاتی تا انتهای آن یاری داده و درست به مثابه یک استاد مشاور در تمام مراحل تحقیق یاری تان رساند.

دانشجویان دکتری و کارشناسی ارشد دانشگاه های برتر ایران در این زمینه در کنار شما خواهند بود.

اما راه حل های ما معطوف به چه حوزه هایی می باشد؟

ما در سه حوزه یاری گر شما خواهیم بود:

student-hara

1- انتخاب موضوع:

اولین و مهمترین گام برای هر پروژه تحقیقاتی، انتخاب موضوع است چرا که حکم سنگ اول معمار است که اگر کج نهاده شود، تا ثریا نیز دیوار پروژه داده کاوی کج و ناراست خواهد شد. اهمیت این بخش از آن روست که پروژه های داده کاوی معمولا با داده ها و دیتاست ها سروکار دارند و در صورتی که موضوعی تعریف شود که داده های آن موجود نباشد و یا امکان مدل سازی آن موضوع با داده کاوی و الگوریتم های آن امکان پذیر نباشد، موجب اتلاف وقت و سرمایه خواهد شد و تمام زحمات به هدر خواهد رفت.

گروه داده کاوی حرا با درک اهمیت این مرحله، شما دانشجویان را در این زمینه راهنمایی خواهد کرد.

2- انتخاب روش حل:

در این مرحله نیز داده ها و دیتاست ها نقش اساسی دارند و تعیین می کنند که بر اساس سوالات تحقیق و محدودیت های داده های در دسترس، استراتژی و روش حل چگونه انتخاب شود

مدل های داده کاوی معمولا ترکیبی از الگوریتم ها را شامل می شوند و این امر انتخاب ترکیب درست را دشوار و پیچیده می نماید و در صورتی که این ترکیب نادرست انتخاب شود، تمام نتایج مدل، اشتباه از آب در خواهد آمد.
بیشتر بخوانید  7 ویژگی عنوان مناسب برای پایان نامه داده کاوی و یادگیری ماشین

همچنین این ترکیب به فراخور فسلفه تحقیقات باید شامل نوآوری شاخصی باشد و همین امر، دشواری این مرحله را بیش از پیش نمایان می سازد.

دانشجویان متخصص داده کاوی گروه داده کاوی حرا، در این زمینه نیز حرف های بسیاری برای گفتن دارند.

3- پیاده سازی

تمام کارهای صورت گرفته در مرحله اول و دوم تا زمانی که تبدیل به کد ها و الگوریتم های قابل اجرا در نرم افزارها نشود، صرفا یک گزارش خام خواهند بود.

معمولا مدل های تولید شده داده کاوی برای پیاده شدن و تبدیل به کد شدن، نیازمند رفع ایرادات متعدد برای رسیدن به سطح دقت و صحت مناسب و راضی کننده می باشند و این امر شما را بیشتر از قبل به وجود متخصصانی توانمند در زمینه پیاده سازی روش ها سوق می دهد.

گروه داده کاوی حرا با احترام به روح و فسلفه ی تحقیقات، هرگز خود را به جای دانشجو نمی انگارد و راهنمایی ها و مشاوره های این گروه، صرفا ایجاد فضایی برای کمک به این قشر برای انجام هر چه بهتر و با کیفیت تر تحقیقات ایشان است تا از این طریق بتوانند تحقیقات خود را بر روی پایه های استواری بنا نهند چرا که حوزه داده کاوی علم روز دنیا بوده و شایسته است مرجعی مطمئن بتواند به دانشجویان در این زمینه کمک کرده و یاری گر آنان در تمام این مسیر باشد.

کارشناسان ما در این حوزه در کنار شما خواهند بود.

انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر rapidminer

انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر rapidminer


تحلیل و انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار rapidminer بصورت فراگیری انجام میشود برای انجام پروژه های داده کاوی خود با ما تماس بگیرید . تحلیل مسائل داده کاوی و کشف دانش جدید از داده های موجود برای بسیار شرکت ها و موسسات مهم است گروهه نرم افزارazsoftir میتواند در تحلیل پروژه های داده شرکت یا موسسه به شما کمک کند یا کلیت انجام پروژه داده کاوی شما را پیدماینر rapid miner بر عهده بگیرید.

پروژه های رپیدماینرrapidminer -انجام پروژه نرم افزار rapidminer رپیدماینر -طراحی و تحلیل سفارش پروژه داده کاوی با رپید ماینر با قیمت مناسبی انجام میشود.

گروه های داده کاوی azsoft آماده انجام پروژه های داده کاوی شما می باشد در انتها کار همراه شما خواهد بود ودر دوره انجام پروژه گزارش انجام پروژه داده کاوی رپیدماینرrapidmniner برای شما ارئه خواهد داد.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
الگوریتم هایی که در نرم افزار ریپدماینر پیاده سازی شده بصورت زیر است :

    الگوریتم های neural network
    الگوریتم های clustring
    الگوریتم های naive bayes
    الگوریتم های regression
    الگوریتم های descision tree
    سایر الگوریتم های دیتا ماینینگ

معرفی نرم افزار رپیدماینر rapidminer

نرم افزار داده کاوی نرم افزاری برای مباحث پیشبینی ولرنینگ ماشین وآنالیز استارت آپ است.از کاربردی ترین برنامه های  انجام پروژه های داده کاوی نرم افزار ریپد ماینر rapidminer می باشد که با رابط کاربری بالا وقدرت پردازش خوب خروجی در کمترین زمان ممکن تولید کرد.

نرم افزار رپیدماینر از قدرتمند ترین ابزارهای تحلیل داده های بزرگ می باشد که نمای گرافیکی با اتصال به همدیگر مثله بلوک پیش پردازش بلوک الگوریتم خروجی مورد نظر را تولید کرد.این نرم افزار تمام قدم های پیش پردازش داده ها تا نماش گرافیکی داده ها واجرای الگوریتم ها جخت تولید خروجی وارزیابی آن یک محیط واحد در اختیار کاربر قرار میدهد.این برنامه بصورت اپن سورس و فری است محصولات زیادی بر اساس این نرم افزار تولید شده است.این نرم افزار در سال 2001 به بازار ارائه شد اسمه اصلی این برنامه yale learning envirement معروفی شد.رفته رفته با افزایش امکانات برنامه در سال 2007 بنام راپیدماینرتغییر داد.نرم افزار رپیدماینر رابط کاربری قوی در اختیاران کاربران قرار می دهد تا بتوانند براحتی تحلیل و پیشبینی های خود را از داده های موجود داشته باشند.نرم افزار رپیدماینر از زبان های برنامه نویسی نیز حمایت می کند.این نرم افزار امکاناتی برای پیش پردازش داده ها مثله ترکیب وتغییر داده ها فراهم می آورد.همچنین سرعت یادگیری وپیاده سازی الگوریتم های به دلیل داشتن نودهای زیادی از الگوریتم های داده کاوی سرعت پیاده سازی کرد.این برنامه الگوریتم های زیادی را بصورت آماده در محیط خود عرضه کرده است در سالهای اخیر در پروژه های تجازی دانشجویی بیشتر مورد توجه بوده است. دانشجویان و محققین زیادی برای انجام پروژه خود از این نرم افزار استفاده می کنند.محیط کاربری بسیار قوی و کاربر پسند را در اختیار استفاده کنندگان قرار می دهد.در سال 2014 یکی محبوب ترین برنامه های داده کاوی شناخته شد.


نرم افزار داده کاوی رپیدماینر rapidminer از راحت رین وقوی ترین نرم های موجود برای داده کاوی و تحلیل داده هاست.همچنین از رابط گرافیکی قدرتمندی برای نماش داده ها بصورت گرافیکی برخور دار است.از سایر قابلیت های نرم افزار می توان به ورود مستقیم کد جاوا وپایتون و r را داردومیتوان داده های سایر ابزارهای داده کاوی مانند excel,oracle,access,sql server نیز استفاده کنید .
قابلیت های نرم افزار rapidminer

    نمایش طراحی بصری
    دسترسی و مدیریت داده ها
    کاوش داده ها
    آمار توصیفی
    ابزار گرافیکی و بصری داده ها
    نمونه برداری
    قسمت بندی داده ها
    جایگزینی داده ها
    ارزیابی خروجی
    انواع الگوریتم های آماری
    الگوریتم های یادگیری ماشین
    امکان اجرا در بسترهای مختبف مثله :ویندوز- ولینوکس- سیستم‌های مکینتاش
    امکان پردازش متن در این نرم افزار وجود دارد.
    همه الگوریتم های موجود در نرم افزار وکا در این نرم افزار وجود دارد.
    قابلیت ارئه خروجی فایل در قالب فایل ایکسل
    کتاب ها و اموزشهای در دسترس برای این نرم افزار
    وجود هلپ بسیار کامل

نمونه از پروژه هایی که در این نرم افزار قابل انجام است :

    پیش بینی میزان بارش برف وباران با شبکه های عصبی
    استحراج قوانین انجمنی جهت تحلیل فروش الگوریتم های اپریوپوری
    کلاسبندی مشتریان پرسودو زیان ده با درخت تصمبم
    کشف تخلفات مالی با رگرسیون
    تشخیص بیماریها با الگوریتم بیزین ساده
    تحلیل احساسات در شبکه های اجتماعی
    شناسایی مشتریان وفادار شرکت ها و موسسات
    تشخصی سایت فیشیک با استفاده از الگوریتم های شبکه عصبی چند لایه
    و درخت جنگل
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
الگوریتم های ارئه شده در این نرم افزار

-الگوریتم های خوشه بندی-رگرسیون-بردارپشتیبان-شبکه های عصبی- درحت های تصمیم-بصوزت تیر وار در زیر اشاره خواهیم کرد:

ابزار هایی برای خواندن داده ها در فرمت های مختلف مثله ایکسل – تکست-وکا-اکسز..

    الگوریتم های بیزین
    الگوریتم نزدیک ترین عنصر همسایه (knn)
    انواع الگوریتم های درخت تصمیم مثله :id5-random forest-chaid-random tree…
    شبکه های عصبی مثله : mlp-rfb..
    رگرسیون مثله :گاوسین و خطی ..
    شبکه بردار پشتیبان مثله svm-lib svm ..
    ابزار تبدیل داده مثله گسسته سازی
    ابزار تجمیع داده ها

 پروژه RapidMiner چرا گروه نرم افزاری azsoftir بسپاریم ؟

گروه نرم افزاری ای زد سافت سابقه 9 ساله در انجام پروژه های رپید ماینر را دارد اکثریت پروژه ها با کمترین هزینه با بالاترین کیفیت انجام داده است.

چگونه پروژه rapidminer را سفارش دهیم ؟

برای سفارش میتوانید در منوی اصلی قسمت ثبت سفارش کلیک کنید یا از طریق ایمیل آدرس [e-mail] یا شماره موبایل [phone] سفارش خود را ثبت کنید .

سطح کیفی پروژه های انجام شده rapidminer توسط شرکت شما چگونه خواهد بود ؟

انجام پروژه های rapidminer با کیفیت بالا از اهداف اصلی گروره است.

کیفیت در انجام پروژه های رپیدماینر از اصلی ترین اهداف گروه متلب پروژه می باشد بیشترین کیفیت در پروژه رپیدماینرهدف اصلی گروه است.


نوشته شده درdatamining(داده کاوی ), خوشه بندی, سرویس ها, کلاسبندی. Tagged as Rapid Miner, انجام پروژه داده کاوی rapidminer, انجام پروژه داده کاوی راپیدماینر, انجام پروژه های داده کاوی, انجام پروژه های داده کاوی rapidminer, انجام پروژه های داده کاوی راپیدماینر, پروژه rapidminer, پروژه داده کاوی, پروژه راپیدما ینر, پروژه راپیدماینر, پروژه های rapidminer, پروژه های داده کاوی, پروژه های داده کاوی rapidminer, پروژه های راپید ماینر, پروژه های راپیدماینر, داده کاوی, راپید ماینر, راپیدماینر, نرم افزار rapidminer, نرم افزار راپیدماینر
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
گام های  داده   کاوی  و پروتکل های مربوطه
الگوریتم ها  داده   کاوی
معرفی نرم افزار و اجرای مدلهای  داده   کاوی  در نرم افزار
اجرای  پروژه  های  داده  

خزشگر های تحت وب و متن باز برای داده کاوی

معرفی برترین خزشگر های تحت وب و متن باز برای داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    2016-06-27 ارسال شده توسط علی ایوبی

 
خزنده‌ی وب، (انگلیسی: Web Crawler) یک برنامه‌ای رایانه‌ای است که توانایی مرور و ثبت اطلاعات را از وب‌سایت‌ها به صورت خودکار دارد. “خزنده‌ی وب” به چندین شکل مختلف تعریف می‌شود که برخی از آنان :

    عنکبوت‌های وب (انگلیسی: Web Spider)
    فهرست سازان خودکار (انگلیسی: Automatic Indexers)
    ربات‌های نرم‌افزاری خودکار (انگلیسی: Web Robots)
    نرم‌افزارهای FOAF
    …

را شامل می‌شود.

به عنوان مثال موتورهای جستجوگر با بهره‌گیری از این گونه نرم‌افزارها به صورت خودکار صفحات مختلف وب سایت‌ها را ثبت ، آنالیز و رده‌بندی می‌کند.

حال در این پست به شما ۵۰ خزشگر برتر تحت وبی که مجانی و متن باز می باشند را معرفی می کنیم.

با مفتا همراه باشید:
Name     Language     Platform
Heritrix     Java     Linux
Nutch     Java     Cross-platform
Scrapy     Python     Cross-platform
DataparkSearch     C++     Cross-platform
GNU Wget     C     Linux
GRUB     C#, C, Python, Perl     Cross-platform
ht://Dig     C++     Unix
HTTrack     C/C++     Cross-platform
ICDL Crawler     C++     Cross-platform
mnoGoSearch     C     Windows
Norconex HTTP Collector     Java     Cross-platform
Open Source Server     C/C++, Java PHP     Cross-platform
PHP-Crawler     PHP     Cross-platform
YaCy     Java     Cross-platform
WebSPHINX     Java     Cross-platform
WebLech     Java     Cross-platform
Arale     Java     Cross-platform
JSpider     Java     Cross-platform
HyperSpider     Java     Cross-platform
Arachnid     Java     Cross-platform
Spindle     Java     Cross-platform
Spider     Java     Cross-platform
LARM     Java     Cross-platform
Metis     Java     Cross-platform
SimpleSpider     Java     Cross-platform
Grunk     Java     Cross-platform
CAPEK     Java     Cross-platform
Aperture     Java     Cross-platform
Smart and Simple Web Crawler     Java     Cross-platform
Web Harvest     Java     Cross-platform
Aspseek     C++     Linux
Bixo     Java     Cross-platform
crawler4j     Java     Cross-platform
Ebot     Erland     Linux
Hounder     Java     Cross-platform
Hyper Estraier     C/C++     Cross-platform
OpenWebSpider     C#, PHP     Cross-platform
Pavuk     C     Lunix
Sphider     PHP     Cross-platform
Xapian     C++     Cross-platform
Arachnode.net     C#     Windows
Crawwwler     C++     Java
Distributed Web Crawler     C, Java, Python     Cross-platform
iCrawler     Java     Cross-platform
pycreep     Java     Cross-platform
Opese     C++     Linux
Andjing     Java      
Ccrawler     C#     Windows
WebEater     Java     Cross-platform
JoBo     Java     Cross-platform
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 داده کاوی پیامک های تبلیغاتی بر نگرش مصرف کنندگان + دانلود مقاله

    2016-06-27 ارسال شده توسط علی ایوبی

داده کاوی پیامک های تبلیغاتی بر نگرش مصرف کنندگان + دانلود مقاله
با سلام خدمت خوانندگان گرامی

مقاله ای دیگر در حوزه داده کاوی توسط دانشکده مدیریت بازرگانی دانشگاه تهران برای شما عزیزان آماده نموده ایم، مقاله حاضر در رابطه با بررسی تاثیر ادراک از خلاقیت پیامک‌های تبلیغاتی بر نگرش و واکنش مصرف‌کنندگان به همت دانشجویان دانشگاه تهران در زمستان ۱۳۹۴ به نگارش درآمده است.

چکیده

در عصر فناوری ‌اطلاعات و ارتباطات، نگرش مصرف‌کنندگان به ادراک از خلاقیت پیامک‌های تبلیغاتی، یکی از موضوعات مطرح در حوزه بازاریابی است و هنوز شناخت چندانی درباره آن وجود ندارد. هدف این پژوهش، بررسی تأثیر ادراک از خلاقیت پیامک‌های تبلیغاتی بر نگرش و واکنش مصرف‌کنندگان به پیامک‌های تبلیغاتی ارسالی به تلفن همراه آنهاست. جامعه آماری این تحقیق کاربران تلفن همراه در شهر تهران و حجم نمونه ۳۸۵ نفر است که به‌صورت نمونه‌گیری دردسترس انتخاب شدند. تحقیق حاضر از نظر هدف، کاربردی و از نظر نحوه گردآوری‌ داده‌ها توصیفی- پیمایشی است. مدل مورد مطالعه با استفاده از مدل‌سازی معادلات ساختاری و رویکرد کمترین مربعات جزئی آزمون شد. نتایج بیانگر آن است که ادراک از خلاقیت پیامک تبلیغاتی بر نگرش و واکنش‌رفتاری مصرف‌کنندگان به پیامک‌های تبلیغاتی ارسالی به تلفن همراه آنان تأثیر مثبت معناداری دارد، درحالی‌که ادراک از خلاقیت پیامک تبلیغاتی به‌صورت غیرمستقیم و از طریق متغیر میانجی نگرش نیز بر واکنش ‌رفتاری مصرف‌کنندگان تأثیر می‌گذارد.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

برای مشاهده کامل مقاله روی “بررسی تاثیر ادراک از خلاقیت پیامک‌های تبلیغاتی بر نگرش و واکنش مصرداده کاوی و تصویر سازی با استفاده از قدرت پایتون

    2016-06-27 ارسال شده توسط علی ایوبی

داده کاوی و تصویر سازی با استفاده از قدرت پایتون
توییتر یکی از بهترین منابع موجود برای داده کاوی و داده کاوان می باشد. داده کاوان میتوانند با استفاده از دانش خود و ابزارهایی مانند tweepy که از پایتون قدرت گرفته است به جمع آوری توییت های موجود در توییتر حول محور کلید واژه ها و منابعی که مورد نظرشان میباشد بپردازند. سپس به خوشه بندی و دسته کردن این اطلاعات پرداخته تا دانش درون آنها را استخراج کند. در نهایت نیز می بایست با استفاده از ابزارهای تصویر سازی مانند گفی یا networkx 2 به تصویر سازی و مصور سازی آنها بپردازند. در این جا ما نمونه ای از مراحل انجام گرفته از توضیحاتی که در بالا ذکر کرده ایم را به شما نشان داده ایم. موضوع داده کاوی این تصویر ها مربوط به یک نگاه اجمالی داشته باشیم به  ۱۰ تا از تأثیرگذارترین اشخاص و صفحات با موضوع علم داده بر روی توییتر می باشد که در چند پست قبلی با نام (۱۰ تا از تاثیرگزارترین ها با موضوع علم داده بر روی توییتر) در مفتا منتشر کرده بوده ایم. در نمودار های میله ای، محور x مروبط به تعداد تاپیک های موجود و محور y مربوط به فراوانی کلمات موجود در این تاییک ها می باشد. همچنین اندازه این دایره ها مربوط به فراوانی کلمات با توجه به موضوع مورد نظرشان می باشد.

داده کاوی و تصویر سازی با استفاده از قدرت پایتونداده کاوی و تصویر سازی با استفاده از قدرت پایتونداده کاوی و تصویر سازی با استفاده از قدرت پایتونداده کاوی و تصویر سازی با استفاده از قدرت پایتونداده کاوی و تصویر سازی با استفاده از قدرت پایتونداده کاوی و تصویر سازی با استفاده از قدرت پایتون

 طور از داده کاوی استفاده می شود

    2016-06-27 ارسال شده توسط علی ایوبی

چطور از داده کاوی استفاده می شود این سوال خیلی از دوستان هست ما در این پست قصد داریم به شما توضیح دهیم که از این علم به چه نحو استفاده می شود، با ما همراه باشید.

اگر چه داده کاوی یک علم نو ظهور است ولی شرکت ها در طیف گسترده ای از آن در صنایع، امور مالی، بهداشت و درمان، تولید، حمل و نقل و هوافضا استفاده می کنند.
با استفاده از فن آوری تشخیص الگو و روش های آماری و ریاضی از طریق اطلاعاتی که جمع آوری می شود توسط ابزارهای مختلف شروع به داده کاوی می کنیم تا بدین وسیله روابط پنهان، الگوها و … بدست بیاوریم.

چطور از داده کاوی استفاده می شود
این الگوها و روابط کشف شده به شرکت ها برای تصمیم گیری بهتر در کسب و کار کمک می کند تا از این طریق بتوانند مشتریان وفاداری را برای خود پیدا کنند.
شرکت ها می توانند از طریق داده کاوی به این ویژگی ها دست یابند:

    الگوی مصرف مشتریان: شناسایی ویژگی ها مشترک و الگوهای مشتریان که دقیقا چه محصولی را از چه فروشگاهی خرید می کنند.
    ریزش مشتریان: پیدا کردن تفاوت بین مشتریان وفادار و غیر وفادار که آیا مشتری تمایل دارد از یک برند خرید کند یا نکند؟
    تشخیص تقلب: شناسایی تراکنش هایی که احتمال بیشتری به کلاهبرداری دارد.
    آنالیز سبد خرید: مشتری وقتی محصولی را خریداری می کند در کنار آن خرید چه محصول دیگری را خرید می نماید.

آموزش – معرفی Logistic regression در داده کاوی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

آموزش – معرفی Logistic regression در داده کاوی
رگرسیون منطقی یک حالت عمومی تر از رگرسیون خطی می باشد.قبلا این روش برای پیش بینی مقادیر binary 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 رگرسیون 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

آموزش – معرفی Logistic regression در داده کاوی

و تفسیر این نسبت مانند تفسیری است که در بسیاری از مکالمات روزمره در مورد مسابقات یا شرط بندی ها در 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.

وقتی که ما موفق شدیم لگاریتم احتمال مورد نظر را بدست آوریم با اعمال لگاریتم معکوس می توان نسبت مورد نظر و از روی آن کلاس مورد نظر را مشخص نمود
منبع :

ویکیالگوریتم Twostep

این الگوریتم از یک روش خوشه­بندی دو مرحله­ای استفاده می­کند. مرحله اول با یک گذر از داده­ها، آنها را در مجموعه قابل قبولی از زیر خوشه­ها فشرده می­کند. قدم دوم از یک روش خوشه­بندی سلسله مراتبی، به منظور ادغام تکاملی این زیر خوشه­ها به خوشه­های بزرگتر بهره می­برد (شهرابی، 1392). یکی از مزایای این الگوریتم اجرا بر روی مجموعه داده­های بزرگ است و انها را با کارایی زیاد اداره می­کند. از دیگر نقاط قوت آن این است که قادر به مدیریت داده­هایی با انواع مختلف فیلدها می­باشد (رضائیان و همکاران، 1394). در جدول زیر، مقایسه بین الگوریتم­ها آورده شده است.

 azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

جدول مقایسه الگوریتم­ها

K-Means
   

Kohonen
   

Twostep

سادگی، شهرت و پرکاربرد
   

استفاده از شبکه عصبی
   

روش دو مرحله­ای

سریع­ترین روش برای خوشه­بندی مجموعه داده­های بزرگ
   

تعداد خوشه­ها در زمان مدلسازی وارد نمی­شوند
   

اجرا بر روی مجموعه داده­های بزرگ

تعداد خوشه­ها در زمان مدلسازی وارد می­شوند
   

نمایش داده­های چند بعدی
   

اداره کردن داده­ها با کارائی زیاد

برای داده­های طبقه­ای کارا نیست
   

 
   

قادر به مدیریت داده­ها با انواع مختلف فیلدها

 
   

 
   

تعداد خوشه­ها در زمان مدلسازی وارد می­شوند

 
   

 
   

می­تواند داده­های پرت را مستثنی کند

منبع: رضائیان و همکاران، داده کاوی
کاربرد داده کاوی در آنالیز فیلم‌ها

    2016-06-27 ارسال شده توسط علی ایوبی

در چند سال اخیر به لطف تلفن‌های هوشمند باکیفیت دوربین‌های خوب داده‌های ویدیویی به‌طور فزاینده‌ای در حال رشد هستند و این فرصت خوبی را به ما می‌دهد تا بر روی این داده بتوانیم تحلیل کنیم.
در نظر داشته باشید در ماه ژوئیه سال ۲۰۱۵، کاربران یوتیوب در هر دقیقه ۴۰۰ ساعت ویدیو آپلود کردند و این تنها قسمتی از فیلم‌های آپلود شده در سطح اینترنت است گفته می‌شود ۳۷ درصد از ترافیک اینترنت متعلق به Netflix می‌باشد.
کاربرد داده کاوی در آنالیز فیلم‌ها
آمار تعداد ساعت ویدیوهای آپلود شده در یوتیوب

مدیرعامل فیس بو ک مارک زوکربرگ اخیراً گفته است: ما در آغاز یک عصر طلایی از ویدیوهای آنلاین هستیم.
گسترش داده‌های ویدیویی شرکت IBM را بر آن داشت تا در این زمینه وارد شود. بنا به اعلام خود IBM آن‌ها در واحد ابر ویدیویی خود میلیاردها دلار سرمایه‌گذاری کرده‌اند.

کاربرد داده کاوی در آنالیز فیلم‌ها
مطابق تحلیل‌های IBM تا سال ۲۰۱۹ حدود ۸۰ درصد از تمام ترافیک اینترنت را داده‌های ویدیویی پر خواهند کرد.
ویکتور فانگ می‌گوید: در سال ۲۰۱۳ دولت انگلیس ۵ میلیون دوربین مداربسته در سطح شهر نصب‌کرده است یعنی به ازای هر دوازده نفر یک دوربین نصب‌شده است که از این داده‌ها می‌توان برای آنالیز استفاده نمود.

طبق نظراتی که گفته شد در آینده ای نزدیک شرکت ها نیازمند یک متخصص در زمینه داده کاوی ویدیوها خواهند داشت پس لازم است که علاقمندان این رشته مهارت های خودشان را در این زمینه بالا ببرند.

منبع مفتا
انجام پروژه داده کاوی

انجام پروژه داده کاوی و آموزش تخصصی انجام پایان نامه داده کاوی
تجزیه تحلیل اطلاعات داده کاوی در نرم افزار

مشاوره پروژه های کدنویسی نرم افزاری داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه big data
اجرای گام به گام پروژه داده کاوی در نرم افزارهای متلب ، وکا و…

انجام پروژه های مهندسی نرم افزار و مهندسی صنایع در زمینه داده کاوی

شماره تماس:  [phone]

داده کاوی علم کشف و استخراج اطلاعات مفید از مجموعه های داده های بزرگ است.
موضوع داده­ کاوی مبحثی به نسبت جدید و میان­ رشته­ ای است که به حوزه ­های آمار، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، بانک اطلاعاتی و مدیریت اطلاعات و شناسایی الگو مربوط است.
فرایند داده کاوی در ابتدا روی داده های متنی ذخیره ­شده در بانک اطلاعاتی شروع شد .
پژوهشگران پس از مشاهده نتایج مفید و ارزشمند آن به توسعه و بهبود روش­های مختلف انجام این فرایند، جهت کاوش انواع گوناگون داده ها پرداختند.

براین اساس نسل جدیدی از روش­ها و کاربردها برای داده کاوی به وجود آمد

انجام پروژه داده کاوی
انجام پایان نامه داده کاوی datamining

دیتا ماینینگ علم استخراج اطلاعات و داده های مورد نیاز از حجم زیادی از داده ها می باشد.

پردازش داده در بسیاری از علوم دانشگاهی از جمله: مهندسی نرم افزار،مهندسی صنایع،مهندسی پزشکی،مخابرات،مدیریت و… کاربردهای فراوانی دارد.

در زمینه پردازش داده علاوه بر کاربردهای پژوهشی،کابردهای صنعتی نیز دارد.

تکنیکها و الگوریتمهای زیادی جهت داده کاوی وجود دارد که مهم ترین عامل در انتخاب می باشد.

علاوه بر استخراج اطلاعات دیتاماینینگ به پیش بینی نیز کمک می نماید.

به همین دلیل بسیاری از مسائل پردازش داده در تعیین و پیش بینی تحلیل های آینده مورد استفاده قرار می گیرند.

از الگوریتم ژنتیک،شبکه عصبی،الگوریتم مورچگان،الگوریتم درخت تصمیم و چندین و چند روش دیگر جهت پردازش داده ها استفاده می شود.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
تسلط و شناخت الگوریتم های دیتاماینینگ بسیار مهم و ضروری می باشد.

یکی از نرم افزارهای تخصصی پروژه های دیتاماینینگ ،نرم افزار MATLAB  می باشد.
انجام پروژه داده کاوی با  الگوریتم های تکاملی
انجام داده کاوی در نرم افزار متلب
انجام داده کاوی پروژه ها

کدنویسی پروژه دیتاماینینگ
انجام پروژه
داده کاوی اطلاعات در نرم افزارهای تخصصی

باتوجه به کاربردهای فراوان دیتاماینینگ ،یادگیری اجرای پروژه ها و روش های کدنویسی اهمیت زیادی دارد
در این مسیر شما را به صورت کامل پتیبانی می نماییم
از کاربردهای پردازش داده ها می توان به موارد زیر اشاره کرد:
پیش بینی قیمت نفت و گاز با استفاده از داده کاوی
کدنویسی پروژه داده کاوی در زمینه تعیین الگوهای خرید مشتریان
پروژه داده کاوی تشخیص بیماری ها از روی تصاویر پزشکی
عنوان پایان نامه داده کاوی تعیین سبد خرید مشتریان در علوم مدیریت و مهندسی صنایع

تعیین نوع رفتار بیماری در آینده با استفاده از تکنیک های دیتاماینینگ
انجام پروژه داده کاوی تحلیل ریسک و برآورد حق بیمه براساس پردازش داده های شرکتهای بیمه

این موارد تنها بخش کوچکی از کاربردهای datamining می باشد.به منظور مشاوره و ثبت درخواست خود می توانید با ما تماس بگیرید.

متخصصین آموزشیار در زمینه های مهندسی کامپیوتر،مهندسی صنایع و مدیریت شما را به صورت کامل و گام به گام راهنمایی خواهند کرد

پردازش داده های مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات

کاربرد DATAMINING  در پزشکی

مشاوره پروژه بیگ دیتا  و پردازش داده های حجیم

کاربرد دیتاماینینگ در بورس و علوم مالی

مشاوره پروژه داده کاوی مهندسی صنایع
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 پروژه matlab

آموزش داده کاوی با متلب و نرم افزارهای تخصصی دیگر مانند
حدود ف‌کنندگان” کلیک

جام پروژه داده کاوی,پروژه داده کاوی با متلب,داده کاوی,پیاده سازی پروژه داده کاوی

جام پروژه داده کاوی,پروژه داده کاوی با متلب,داده کاوی,پیاده سازی پروژه داده کاوی با نرم افزار RapidMiner,پروژه داده کاوی با وکا
انجام پروژه داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پروژه داده کاوی با رپیدماینر,پروژه داده کاوی با متلب,داده کاوی,پیاده سازی پروژه داده کاوی با نرم افزار RapidMiner,پروژه داده کاوی,دانلود پروژه داده کاوی,کاربردهای داده کاوی,پروژه داده کاوی با وکا
انجام پروژه داده کاوی – انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر – انجام پروژه داده کاوی با متلب

 
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

 azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

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 روز اهیمت آن بیشتر می‌شود.

 پروژه طبقه بندی مقالات با استفاده از طبقه بندی بیز ساده (پردازش متن)
2019/01/09
/۰ دیدگاه /در پروژه آماده کامپیوتر, پروژه ها, پروژه های پردازش متن, پروژه های شبیه سازی با متلب /

پروژه طبقه بندی مقالات با استفاده از طبقه بندی بیز ساده (در زمینه پردازش متن) ، تعدادی مقاله وجود دارد که می­خواهیم آن­ها را به دو دسته تقسیم کنیم. یک دسته از مقالات ، مقالات مورد علاقه کاربر است و دسته دیگر مقالات مقالاتی که کاربر به آن­ها علاقه ندارد. داده ­ها به دو کلاس تقسیم شده ­اند و هر کلاس حاوی داده­ های آموزشی و ارزیابی است.این پروژه در دسته پروژه های پردازش متن (Text Proccessing) قرار می گیرد و با نرم افزار متلب انجام شده است.
پروژه طبقه بندی مقالات با استفاده از طبقه بندی بیز ساده
تعریف مساله :
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
دو دسته مقاله داریم که کاربر به دسته اول علاقه مند است اما دسته ی دوم را دوست ندارد. میخواهیم از طریق این دسته مقالات و به کمک الگوریتم یادگیری ماشین (در زمینه پردازش متن) ، با استفاده از یک طبقه بندی بیز ساده، ماشین را طوری طراحی کنیم که مقالات تست را درست تشخیص دهد؛ به عبارتی ابتدا مقالات آموزشی که برچسب دار هستند را به کلاسیفایر بیز ساده می دهیم تا یاد بگیرد، سپس مقالات تست را به عنوان نمونه آزمایشی به طبقه بندی بیز ساده میدهیم تا ببینیم آیا آنها را درست دسته بندی میکند یا خیر، و سپس خطای آن را محاسبه میکنیم.برای هر کلاس مجموعه ای از کلید واژه ها تعریف میشود . مجموعه داده های آموزشی در برگیرنده همه کلاسها را انتخاب کنید . ابتدا با استفاده از یک الگوریتم آماری کلید واژه های مهم هر کلاس را استخراج کنید. سپس با استفاده از الگوریتم بیزی یک مدل یادگیر برای کلاسه بندی داده ها طراحی کنید و با استفاده از یک مجموعه داده آزمون شامل ۵۰ مقاله دیگر ، دقت سیستم را ارزیابی کنید. تعریف مساله: می خواهیم یک طبقه بندی روی موضوع مقالات انجام دهیم.

همچنین بخوانید: پروژه تشخیص بیماری قلبی با بیز ساده Naive Bayes

برای این منظور سه فاز اصلی طراحی کرده ایم که به تفصیل آنها را شرح می دهیم:

    فاز اول : بدست آوردن فراوانی کلمات هر کلاس
    فاز دوم : بدست آوردن تعدادی کلید واژه برای هر کلاس
    فاز سوم : تولید فایل های train و test جدید برای تحویل دادن به طبقه بندی بیز ساده (naive bayes classifier)

فاز اول : بدست آوردن فراوانی کلمات هر کلاس:

در این فاز ما به دنبال آن هستیم که تمامی کلمات موجود درنمونه های آموزشی برای هر کلاس را بررسی کنیم و در نهایت یک لیست از کلمات بکار رفته در کلاس به همراه تعداد فراوانی تکرار هر کدام را به عنوان خروجی این مرحله بسازیم.
فاز دوم : بدست آوردن بهترین کلید واژه ها برای هر کلاس:

طبق تعریف انجام شده از کلیدواژه ; ما نیاز داریم کلماتی را به عنوان کلیدواژه برای هر کلاس در نظر بگیریم که دارای ۲ شرط اساسی زیر باشد:

    داراری حداکثر فراوانی تکرار در کلاس خود باشد.
    دارای حداقل فراوانی تکرار در مجموع کلاس های دیگر باشد.

فاز سوم : ساخت فایل Train و Test و پیاده سازی کلاسیفایر بیز ساده (naive bayes classifier)
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در فازهای قبلی ما از روی نمونه های آموزشی کلماتی را به عنوان کلیدواژه برای هر کلاس مشخص کردیم .در این فاز باید تمام داده های آموزشی ( تمام کلاس ها ) را با کلیدواژه های بدست آمده مقایسه کنیم.
ابزار

برای انجام این پروژه از نرم­ افزار متلب استفاده شده است. به منظور دسته ­بندی داده­ ها، یک کلاسیفایر بیز ساده طراحی شده است که در فایل توضیحات پروژه به شرح پیاده­ سازی آن پرداخته ایم.
نتایج پروژه طبقه بندی مقالات با استفاده از طبقه بندی بیز ساده
وش های داده کاوی در بورس + دانلود مقاله

    2016-06-27 ارسال شده توسط علی ایوبی

داده کاوی در بورس و بررسی روش های آن عنوان مقاله حاضر می باشد این مقاله توسط محمد حسن اکبری، مهدی جوانمرد در دومین همایش ملی پژوهش های کاربردی در علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات در تاریخ ۱۳۹۳/۱۲/۰۷ در محل دانشگاه تهران ارائه گردید، امیدوارم از این مقاله هم استفاه لازم را برده باشید.

چکیده:

داده کاوی یکی از حوزه هایی است که اهمیت بسیاری را به خود جلب کرده و در کاربردهای متعدد از جمله علوم رایانه، پیش بینی آب و هوا، پردازش متن، تصویر و سهام مورد استفاده قرار گرفته است. از آن جا که یک سیستم داده کاوی بازار بورس برای سرمایه گذاران شخصی و کارشناسان مالی ارزشمند خواهند بود، در این پژوهش، کاربردهای انواع شبکه های عصبی، پیش بینی، خوشه بندی، قوانین تلازمی و سیستم فازی در داده کاوی که تا کنون در بورس مورد استفاه قرار گرفته است بررسی شده است.
نویسنده : سعید فرخی ، عضو گروه کوانتس دانشگاه تهران
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در جایی پایه و اساس Data mining به دو مقوله آمار و هوش مصنوعی تقسیم شده است که روشهای مصنوعی به عنوان روشهای یادگیری ماشین در نظر گرفته می شوند. فرق اساسی بین روشهای آماری و روشهای یادگیری ماشین[۱] بر اساس فرضها و یا طبیعت داده هایی که پردازش می شوند. به عنوان یک قانون کلی فرضها تکنیکهای آماری بر این اساس است که توزیع داده ها مشخص است که بیشتر موارد فرض بر این است که توزیع نرمال است و در نهایت درستی یا نادرستی نتایج نهایی به درست بودن فرض اولیه وابسته است.در مقابل روشهای یادگیری یادگیری ماشین از هیچ فرض در مورد داده ها استفاده نمی کند و همین مورد باعث تفاوتهایی بین این دو روش می شود.

به عنوان مثال در برخی موارد فرض نرمال بودن داده ها در براورد همبستگی بین پارامترها در مطالعات آماری بررسی نشده و نتایج مخدوش می باشد. این در حالی است که برای یافتن نوع توزیع داده ها، به تعداد زیادی از آن ها احتیاج است که مثلا در تحقیقاتی که با روش پرسشنامه ای انجام می شود، به دست آوردن این مقدار از داده میسر نمی باشد. بنابراین همواره در این تحقیقات فروض و ساده سازی هایی در نظر گرفته شده است که نتایج را با تردید مواجه می کند.

مزیت دوم )

روش های مبتنی بر هوش مصنوعی در جاهایی که داده ها ناقص باشند، و یا با یکدیگر متناقض باشند بسیار بهتر عمل می کنند. چرا که در این موارد به نحوی داده ی فقود شده بر اساس الگوی موجود در داده ها بازیابی می شود. این در حالی است که در روش های آماری، مشکل نبود برخی پارامترها در برخی داده ها، منجر به بلااستفاده شدن آن داده می شود. با وضعیت نامشخص بسیاری از پایگاه های داده در زمینه اجتماع در ایران، استفاده از روش هایی مقاوم نسبت به این نقیصه منتج به نتایج بهتری می گردد.

مزیت سوم)
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
تقریبا در تمامی تحقیقات آماری انجام شده بر روی داده های اجتماعی، عنوان موضوع به این صورت می باشد: بررسی رابطه بین پارامتر x و پارامتر y به عنوان مثال در مقوله اعتیاد. در این پژوهش ها به بررسی همبستگی بین این پارامترها در پایگاه داده موجود پرداخته می شود. اما در عالم واقعیت ممکن است چندین پدیده به صورت همزمان بر پارامتری اثر کنند و الگویی را به وجود بیاورند. بنابریان بررسی رابطه دو دویی پارامترها گاهی بسیار دور از واقعیت و ابتدایی می باشد. این در حالی است که با افزایش تعداد پارامترها، روش های آماری توانایی یافتن الگوها  را از دست می دهند و به علت ماهیت، اغلب خطی خو د از کشف روابط غیر خطی و پیچیده بین متغیر ها عاجز هستند. اما روش های هوش مصنوعی طوری طراحی شده اند که می توانند روابط مرکب و پیچیده بین چندین پارامتر را در پایگاه داده کشف کنند. این مهم به دلیل امکاناتی است که این ابزارها در مواجهه با این مسئله دارند، اغلب روش های هوش مصنوعی از نگاشت پایگاه داده بر یک سری نماد های خود اقدام به کشف قوانین چند بعدی در پایگاه داده می کنند.

مزیت چهارم)

روش های اماری توانایی به تصویر کشیدن[۲]  داده هایی با ابعاد بالا را ندارند. یعنی نمی توان داده های مثلا مربوط به طلاق را که شامل ده ها پارامتر می باشد را رسم کند و نقشه و اطلس داده ها را مشاهده کنند. در حالی که ابزاهایی در هوش مصنوعی موجود است که می توانند این داده ها را در ساختار های معادل دو بعدی و سه بعدی نمایش دهند، با آشکار سازی تصویری داده ها بسیاری از قوانین و الگوهای موجود در داده آشکار می شود و می توان نتایج تحقیقات را به افرادی با اطلاعات کم اماری نظیر مدیران بلند پایه نمایش داده و تحلیل نمود. این ساختار های دو بعدی و سه بعدی به نحوی آرایش می یابند که تمام پارامترهای موجود در این داده ها در حرکت از یک سوی توپولوژی به سوی دیگر به تدریج  تغییر می کنند و در اصطلاح داده ها در این توپولوژی ها به نحوی آرایش می یابند که بر اساس تمامی پارامترها طیف های پیوسته و تدریجی را ایجاد می کنند. این طیف های پیوسته و تدریجی می توانند، روابط چند بعدی و چند پارامتری را در پایگاه داده کشف کرده و از آن مهمتر به تصویر بکشند.

مزیت پنجم)

روش های آماری، توانایی کشف الگوهای پیچیده و غیر خطی را ندارند، در حالی که روش های مبتنی بر هوش مصنوعی به علت خاصیت اکتشافی که دارند، بدون هیچ فرض اولیه ای شروع به مدل سازی رفتار داده ها می نمایند و به مرور زمان و با جلو رفتن الگوریتم، الگو پر رنگ تر و پر رنگ تر خواهد گردید، ساختار غیر خطی و مقاوم این مدل ها، توانایی شبیه سازی رفتار محیط های اجتماعی و واقعی را به روش های هوش مصنوعی می دهد.

مزیت ششم)
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
ساختار روش های هوش مصنوعی به گونه ای است که می توانند از نتایج تحلیل های اماری در مدل سازی خود استفاده نمایند، به این معنی که همبستگی دو پارامتر با یکدیگر را به عنوان یک اطلاعات اضافه وارد مسئله نمایند و در مدل سازی خود به آن توجه نمایند. این مهم به این معنی است که می توان داده های خام را با استفاده از تحلیل های آماری، و تبدیلات آماری تغییر داده و به صورت یک ورودی فراوری شده به روش های هوش مصنوعی وارد نمود. روش های هوش مصنوعی هیچ فرض اولیه و یا قضاوتی در مورد داده ها نداشته و تنها بر مبنای یک الگوریتم تکاملی و تکراری اقدام به تنظیم پارامترهای مدل های خود می کنند. ورود این داده های اماری به یک مدل هوش مصنوعی مثل قرار دادن لقمه جویده شده در دهان الگوریتم هوش مصنوعی به مدل سازی آن ها کمک می کنند.

مزیت هفتم)

منظور از روش های هوش مصنوعی طیف الگوریتم هایی است که در زمینه های طبقه بندی خوشه بندی، پیش بینی و بهینه سازی و تصمیم گیری عمل می نمایند. این مدل های هوش مصنوعی قابلیت تلفیق با یکدیگر را دارا می باشند. به عنوان مثال الگوریتم های هیورستیک که به صورت جمعیت محور و اکتشافی بهینه سازی می نمایند از روش های کلاسیک بهینه سازی بسیار بتر عمل کرده و تقریبا هر مسئله بهینه سازی را حل می کنند. و رد می نیمم های محلی گرفتار نمی شوند. این الگوریتم ها در تنظیم پارامترهای مدل هایی که برای تقلید رفتار داده و تحلیل پارامترها در نظر گرفته شده اند می توانند نقش تنظیم کننده و یابنده را بازی کنند. و بهترین تنظیمات ممکن با ساتار موجود را برای تطبیق با پایگاه داده بر روی مدل انجام دهند.

مزیت هشتم )

سیستم های هوش مصنوعی معمولا نسبت به تنظیم پارامترها حساسیت کمتری نسبت به روش های آماری دارند و ساختار انعطاف پذیر تری دارند، به عنوان مثال در الگوریتم kmeans که برای خوشه بندی استفاده می شود و روش کلاسیک به حساب می آید، باید تعداد خوشه ها انتخاب شود و انتخاب نادرست تعداد خوشه ها توسط پژوهشگر، نتایج تحقیق را با نقص مواجه می کند. در حالی که رقیب این الگوریتم یعنی som  که بر پایه هوش مصنوعی و با تقلید از نرون های عصبی مغز انسان ابداع شده اند، دارای این قابلیت هستند که می توانند رزولوشن و یا تعداد بخش های موجود در داده ها را متناسب با داده ها تغییر داده و الگوی واقعی در داده ها مستقل از تنظیمات پیچیده نمایش دهد.

مزیت نهم)
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
تابع زیان[۳] در روش های مبتنی بر هوش مصنوعی قابل تعریف در باند های ویژه می باشد به این معنی که می توان الگویتم ها را به نحوی تنظیم کرد که خطای از حدی کمتر را جزو خطا به حساب نیاورد و صفر در نظر بگیرد و تمام تلاش خود را مصروف کاهش خطاهای بزرگ و خارج از باند معرفی شده نماید. [۴]

در روش های آماری چنین امکانی وجود نداشته و ترم های خطا به سختی قابل تغییر و سفارشی سازی هستند. بنابریان مدل ها بیش از اندازه کلی و غیر حساس یه تغییرات می باشند.

منبع :

کوانتس

 موزش – معرفی الگوریتم CART در داده کاوی (Classification and Regression Tree)

    2016-06-27 ارسال شده توسط علی ایوبی

موزش – معرفی الگوریتم CART در داده کاوی (Classification and Regression Tree)
این روش که موجب تشکیل یک درخت تصمیم با تقسیمات دوتایی می گردد، توسط بریمن و همکارانش در سال ۱۹۸۴ به طور کامل معرفی شد. این روش برای متغیرهای کمی طراحی گردیده ولی قابل استفاده برای هر نوع متغیری است. بر اساس این الگوریتم، نرم افزار آماری تحت نام CART نیز ساخته شده است که از شناخته شده ترین برنامه ها است. در این روش و برای متغیر پاسخ کیفی، شاخص جینی  Gini Index به عنوان معیاری برای انتخاب متغیرهای مناسب، معرفی شده است.

در معرفی مدل درختی با تقسیمات دوتایی می توان ازشاخص های دیگری نظیر آنتروپی نیز استفاده نمود. مزیت شاخص جینی نسبت به آنتروپی و شاخص های دیگر، سرعت بالاتر آن در انجام محاسبات است. مدل CART را می توان به عنوان یکی از شناخته شده ترین الگوهای رده بندی به منظور تشخیص و پیشگویی در علوم پزشکی بر شمرد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در مدل CART هرس کردن درخت رده بندی بر اساس Cost-Complexity صورت می پذیرد و بررسی دقت درخت معرفی شده به کمک نمونه آزمون معرفی می گردد. یکی از ایرادات مطرح برای مدل CART اریبی این مدل در انتخاب متغیرها است. علاوه بر این، در متغیرهای کیفی با تعداد سطوح بیش از دو، نتایج حاصل گیج کننده خواهد بود. چون ممکن است چند سطح یک متغیر به یک گره تعلق بگیرد که این باعث می شود نتوان تفسیر ساده ای از نتایج ارائه نمود.
منبع :azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
می توانید این مقاله با نام “داده کاوی در بورس” دانلود نمایید
۴ معیار مهم برای ارزیابی classifier محاسبه شده که مقادیر آن­ها را در ادامه می­بینید :
پروژه طبقه بندی مقالات با استفاده از طبقه بندی بیز ساده (پردازش متن)
وب سایت مطلب دی ال با انجام پروژه های داده کاوی (در نرم افزار های متلب ، رپیدماینر ، وکا و …) در خدمت کاربران عزیز می با

روژه های داده کاوی

روژه های داده کاوی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

    پیاده سازی مقاله A Hybrid Recommendation Model for Web Navigation 2015 به همراه ترجمه رایگان
    2,azsoftir.com,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    تشخیص بیماری افسردگی با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان
    200,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    نرم افزار پیش پردازش دیتاست ناسا
    1,100,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    طبقه بندی متون فارسی با استفاده از الگوریتم بیزین
    660,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    تشخیص اسپم در ایمیل های فارسی با استفاده از الگوریتم SVM
    650,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    طبقه بندی متون فارسی با استفاده از الگوریتم SVM
    690,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پیاده سازی مقاله بسیار معتبر خوشه بندی
    650,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پیش بینی با مارکوف(تکی و خوشه ای)
    امتیاز
    5.00
    از 5
    2,azsoftir.com,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    نرم افزار ساپورت فیلترینگ
    800,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه طبقه بندی اطلاعات کاربران شبکه اجتماعی با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
    200,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه خوشه بندی داده های بیماری مغزی با الگوریتم خوشه بندی K-MEANS در رپیدماینر
    200,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    تشخیص نفوذ در شبکه به کمک الگوریتم بیزین
    200,azsoftir.com ریال پروژه های داده کاوی

نمایش 13–24 از 44 نتایج

    پروژه رپیدماینر تشخیص نفوذ به کمک الگوریتم درخت تصمیم
    200,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    داده کاوی در تشخیص بیماران قلبی با استفاده از الگوریتم نزدیکترین همسایه
    190,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    داده کاوی در تشخیص بیماری سرطان پستان با استفاده ترکیب واقعی الگوریتم درخت تصمیم گیری و بردار پشتیبان
    700,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    خوشه بندی بر اساس نشست های کاربران
    امتیاز
    5.00
    از 5
    1,azsoftir.com,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    خوشه بندی بر اساس علایق کاربران(اینترست کلاسترینگ)
    1,azsoftir.com,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    نرم افزار پیش پردازش دیتاست ناسا به همراه زمان مشاهده صفحات
    1,azsoftir.com,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه طبقه بندی اطلاعات محصولات با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
    230,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه پیش بینی بارش باران با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
    200,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه طبقه بندی دیتاست KDDCUP99 با استفاده از الگوریتم آدابوست در رپیدماینر
    200,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه خوشه بندی داده های سرطان سینه با الگوریتم خوشه بندی DBSCAN در رپیدماینر
    215,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه طبقه بندی تراکنش های دستگاه خودپرداز(ATM) با استفاده از درخت تصمیم در رپیدماینر – rapidminer
    200,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    ۱۰ آنالیز تشریحی به کمک Gephi
    امتیاز
    5.00
    از 5
    550,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
دیتاست (مجموعه داده)

نمایش 1–12 از 30 نتایج

    دیتاست فروش های یک فروشگاه
    50,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    دیتاست پزشکی بیماران سرطانی(مجموعه داده مربوط به بیماران مبتلا به سرطان)
    100,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    دیتاست درجه آلودگی باد(دیتاست آلودگی هوا)
    امتیاز
    4.50
    از 5
    0 ریال افزودن به سبد خرید
    دیتاست اطلاعات مشتریان یک فروشگاه(خرید مشتریان از وب سایت فروشگاه اینترنتی)
    70,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    دیتاست فروشگاهی(دیتاست بازاریابی فروشگاه)
    65,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    ۸۱ عدد لاگ فایل ناسا به همراه کد ساخت اکسل
    امتیاز
    3.00
    از 5
    200,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    ۱۵ عدد آنتولوژی آماده(دانلود آنتولوژی)
    70,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    ۴ عدد دیتاست سرطان خون
    امتیاز
    5.00
    از 5
    150,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    دیتاست سرطان ریه(حدود ۲۰۰۰ رکورد)
    160,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    مجموعه داده بیماران خانم مبتلا به سرطان سینه(دیتاست سرطان پستان)
    80,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    دیتاست خلاصه شده همشهری (دانلود دیتاست همشهری)
    120,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    دیتاست سرطان پستان(۲۸۶ رکورد)
    50,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید

    1
    2
    3
    →

دیتاست (مجموعه داده)

نمایش 13–24 از 30 نتایج

    مکان گیرنده
    دیتاست تشخیص نفوذ به همراه راهنمای فارسی
    30,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    ۱۲ خوشه از دیتاست ناسا (کامل)
    150,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    دیتاست حملات قلبی
    70,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    مکان گیرنده
    دیتاست بیماران سل
    30,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    دیتاست بورس
    200,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
خانه / پروژه های خوشه بندی
پروژه های خوشه بندی

نمایش یک نتیجه

    ۱۲ خوشه از دیتاست ناسا (کامل)
    150,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پیاده سازی مقاله بسیار معتبر خوشه بندی
    650,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    کد خوشه بندی FCM با متلب
    500,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه خوشه بندی داده های بیماری مغزی با الگوریتم خوشه بندی K-MEANS در رپیدماینر
    200,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    خوشه بندی بر اساس نشست های کاربران
    امتیاز
    5.00
    از 5
    1,azsoftir.com,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    خوشه بندی بر اساس علایق کاربران(اینترست کلاسترینگ)
    1,azsoftir.com,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه خوشه بندی داده های سرطان سینه با الگوریتم خوشه بندی DBSCAN در رپیدماینر
    215,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    خوشه بندی بهینه شده کامیانه
    امتیاز
    5.00
    از 5
    1,azsoftir.com,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه خوشه بندی کاربران در مقیاس بالا به کمک خوشه بندی کامیانه بهینه شده
    1,azsoftir.com,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    خوشه بندی سلسله مراتبی – خوشه بندی پایین به بالا
    440,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    خوشه بندی optics
    350,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
پروژه های داده کاوی

نمایش 25–36 از 44 نتایج

    پیاده سازی مقاله در زمینه داده کاوی- شبیه سازی مقاله قوانین انجمنی
    2,azsoftir.com,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    خوشه بندی بهینه شده کامیانه
    امتیاز
    5.00
    از 5
    1,azsoftir.com,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    ترکیب خوشه بندی و پیش بینی با مارکوف در متلب به همراه ویدیو آموزش کامل کدها
    990,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پیش بینی صفحه بعدی کاربر به کمک الگوریتم Apriori
    990,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه تشخیص بیماری دیابت با الگوریتم درخت Chaid
    200,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پیاده سازی مقالهA new method to remove random-valued impulse noise in images(حذف نویز ضربه با مقادیر تصادفی (نویز فلفل نمک با مقادیر تصادفی) در تصاویر)
    660,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    کاربرد داده کاوی درتشخیص بیماری تیروئید با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری
    380,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    داده کاوی درتشخیص بیماری تیروئید با استفاده از الگوریتم بردار پشتیبان
    390,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    استفاده از داده کاوی برای تشخیص بیماری کبد با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم و جنگل تصادفی
    550,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پیاده سازی مقاله در خصوص قوانین انجمنی و Sequential Pattern(CRM strategies for a small-sized online shopping mall based on association rules and sequential patterns)
    330,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پیاده سازی مقاله Fuzzy FP-Growth یا درخت های FP فازی
    830,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پیاده سازی مقاله هرس مارکوف
    890,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
پروژه های رپیدماینر

نمایش 193–204 از 548 نتایج

    پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتاست COCOMO با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم(ID3) در رپیدماینر
    305,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه طبقه بندی(پیش بینی) اطلاعات دانشجویان با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم(ID3) در رپیدماینر
    285,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه طبقه بندی(پیش بینی) داده های مصرف انرژِی خانه هوشمند با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم(ID3) در رپیدماینر
    295,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه طبقه بندی(پیش بینی) سرطان تنفسی با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم(ID3) در رپیدماینر
    275,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه طبقه بندی(پیش بینی) اطلاعات محصولات با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم(ID3)در رپیدماینر
    295,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه طبقه بندی(پیش بینی) اطلاعات دانش آموزان با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم(ID3)در رپیدماینر
    285,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه طبقه بندی(پیش بینی) قیمت های بورس اوراق بهادار با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم(ID3)در رپیدماینر
    305,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه طبقه بندی(پیش بینی) حملات سایبری ناسا با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم(ID3)در رپیدماینر
    295,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه طبقه بندی(پیش بینی) مشتریان بانک با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم(ID3)در رپیدماینر
    305,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه طبقه بندی(پیش بینی) داده های تراکنش های دستگاه های خودپرداز(ATM) با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم(ID3)در رپیدماینر
    285,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتاست کاربران شبکه اجتماعی با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم(ID3)در رپیدماینر
    275,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتاست حملات (Bot Net) بات نت با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم(ID3)در رپیدماینر
    265,azsoftir.com ریال
    ۱۶۱عدد دیتاست UOFS
    100,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    پروژه خوشه بندی دیتاست حملات (DDOS) با الگوریتم خوشه بندی K-MEANS در رپیدماینر
    امتیاز
    3.00
    از 5
    200,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    مکان گیرنده
    دیتاست پوست(پایگاه داده پوست)(برای سگمنتیشن)
    70,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    دیتاست فارسی اسپم
    190,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    دیتاست نظرات کیندل های کاربران آمازون
    160,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    ۶۷ عدد لاگ فایل اسپلیت شده CTI
    100,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید
    سشن های لاگ فایل ناسا
    350,azsoftir.com ریال افزودن به سبد خرید

انجام پروژه های داده کاوی و یادگیری ماشین(پروژه داده کاوی)

برای صحبت در خصوص هر یک از عناوین زیر و مشاوره رایگان از طریق تلگرام با آی د@ 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)

الگوریتم های دسته بندی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

Classification

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: 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
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

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
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 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 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

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 ذراتazsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

الگوریتم های دسته بندیClassification

الگوریتم های فراابتکاری

قواعد همسایگی

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
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

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.comApriory

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

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

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
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

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 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 پرتazsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

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

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

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

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

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

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 کاویazsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

پایان نامه کارشناسی ارشد بیگ دیتا

پایان نامه ارشد اینرتنت اشیا

داده های بزرگ