گوگل مارکت
فروش فایل ,دانلود فایل,خرید فایل,دانلود رایگان فایل,دانلود رایگانگوگل مارکت
فروش فایل ,دانلود فایل,خرید فایل,دانلود رایگان فایل,دانلود رایگانمروری بر داده کاوی و بررسی شبکه های عصبی
چندین دهه است که کارتل ها اطلاعات را تجمع آوری می نمایند تا
با ایجاد یک پایگاه داده انبوه دادهها را اندوخته کنند، با این حال که
اطلاعات باب دسترس آنها قرار دارد فقط تعداد کمی از کارتل ها قادر شده اند به
ارزش حقیقی ذخیره شده در آنها اساس ببرند سوال این شرکتها این است که چگونه
میتوان به ارزش واقعی این اطلاعات دست یافت؟ پتواز ثانیه داده کاوی است، که
امروزه باب بسیاری از صنعتها از تمام پزشکی، آموزش، ورزش و بسیاری از صنایع
دیگر مناسبت استفاده قرار میگیرد. تکنیکهای بسیاری جانب داده کاوی وجود دارد
از جمله شبکه های عصبی مصنوعی، رگرسیون، دار آهنگ و غیره. همچنین طراحی
شده است اشاره SAS که توسط کارتل JMP نرم افزارهایی ایضاً برای داده کاوی
ایجاد شده است که میتوان به نرم آلت کرد. این نوشته به سمت معرفی داده کاوی و
بعضی از روشهای داده کاوی و همچنین محیطهایی که از داده کاوی بهره میبرند
به همراه نرم افزار های ثانیه اداشده است.
سیاهه :
چکیده
مقدمه
داده کاوی
تکنیک های داده کاوی
سنخ بندی
رگرسیون گیری
سنبله بندی
تجمع و همبستگی
دار تصمیم گیری
ویزگی های دار آهنگ
الگوریتم ژنتیک
شبکه های عصبی مصنوعی
ساختار شبکه آتشی‌مزاج
نورون
معماری شبکه آتشی‌مزاج
شبکه های پیش خور صفت لایه
اشکال یادگیری در شبکه های عصبی مصنوعی
داده کاوی در طبابت
داده کاوی در سلامت
نرم افزار های داده کاوی
پاداش گیری
مراجع
دانلود پروژه و تحقیق و پایان نامه اجرای تکنیک های داده کاوی (با قابلیت ویرایش و دریافت فایل Word ورد doc) تعداد صفحات 80
شرح انموذج : داده های مورد استفاده در این پروژه از پایگاه داده دانشگاه آزاده قزوین تهیه شده است، این داده ها اطلاعات ۵۰۰ نفر دانشجوی مقطع کارشناسی رشته مهندسی صنایع (گرایش های تکنولوژی صنعتی و تولید صنعتی) است. که باب قالب یک فایل اکسل حرف ۳۸۳۷۷ رکورد می باشد و سنوات تحصیلی ۱۳۸۴ تا ۱۳۹۰ را شامل می شود. مدلی که برای پیشبینی ارتقاء سطح علمی دانشجویان بر اساس اطلاعات موجود در رتبه داده دانشگاه آزاده قزوین پیشنهاد میشود در زیر شرح داده میشود : در این مدل پیشنهادی مراحل مختلف فرآیند داده کاوی از جمله جمع آوری دادهها، آماده سازی و پیش پردازش داده ها را روی مجموعه آموزشی ذکر شده انجام داده و الگوریتمهای مختلف داده کاوی از جمله خوشه بندی، قوانین انجمنی، درخت تصمیمگیری، برای دادهها به کار گرفته شده است. ابتدا از بهر حاصل بهتر الگوریتمهای داده کاوی یک سری عملیات پیشپردازشی روی دادهها انجام داده شده است. همچنین بعد از تجمیع دادهها اندرون یک فایل خصیصههای عددی به خصیصه های گروهی صفت تبدیل شده است. از بهر مانند تمام نمرات دانشجویان به پنج گروه عالی، خوب، متوسط، ضعیف و مردود تقسیم بندی شده است. پروژه در رابطه با تکنیک های داده کاوی (فایل Word ورد و PDFو قابل ویرایش آماده پرینت) تعداد صفحات 80
تا به امروز رقیق افزارهای تجاری و آموزشی فراوانی برای داده کاوی باب حوزه های مختلف داده ها به دنیای علم و فناوری عرضه شده اند. هریک از آنها با توجه به سمت نوع اصلی داده هایی که مورد کاوش رسم میدهند، روی الگوریتمهای خاصی متمرکز شده اند. مقایسه دقیق و علمی این ابزارها باید از جنبه های متفاوت و متعددی مانند تنوع اشکال 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 آمیزگار برای اجرا،قیمت و در دسترس بودن نرم افزار صورت گیرد. از آن میان، نرم آلت 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 پیوسته با آن [Data Mining, witten et Al. 2005 ] ، معرفی میشود.
1- شناسایی نرم افزار Weka
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 حاضر 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، سازگار 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 دیگرسان را باب آن با یکدیگر مقایسه کند و روشهایی را که برای مسایل مدنظر مناسبتر هستند، تشخیص دهد.