مثالهایی از این الگوریتمها شامل درخت تصمیم (Decision Trees)، ماشینهای بردار پشتیبان (Support Vector Machines)، و شبکههای عصبی (Neural Networks) هستند. این الگوریتمها برای پیشبینی یک مقدار پیوسته بر اساس ویژگیهای ورودی استفاده میشوند. مثالهایی از آنها عبارتند از رگرسیون خطی (Linear Regression)
الگوریتم های داده کاوی، ابزارهای قدرتمندی هستند که به ما امکان میدهند از این دادههای خام، اطلاعات مفید و قابل فهمی را استخراج کنیم. این الگوریتمها در زمینههای مختلفی از جمله تجارت، پزشکی، مهندسی و علوم اجتماعی کاربرد دارند و میتوانند به ما در تصمیمگیریهای دقیقتر و ایجاد استراتژیهای مؤثرتر کمک کنند.
2024年11月12日 در این مقاله از سری مقالات مجله پی استور به توضیح و تشریح دادهکاوی و انواع الگوریتمهای آن می پردازیم و مباحث مهم از کاربرد تا چالشهای آن را مورد بررسی قرار میدهیم. دادهکاوی «Data Mining» فرآیند کشف الگوها، روابط و اطلاعات
در این مطلب از مجله فرادرس، قصد داریم به معرفی تکنیک های داده کاوی بپردازیم و کاربرد آنها را شرح دهیم. ۱. تکنیک داده کاوی طبقه بندی. ۲. خوشه بندی در داده کاوی. ۳. ردیابی الگوها در داده کاوی. ۴. تکنیک های داده کاوی رگرسیون چیست؟ ۵. هدف از تکنیک های داده کاوی برای تشخیص ناهنجاری چیست؟ ۶. تکنیک تشخیص الگوهای متوالی
در داده کاوی، الگوریتم به مجموعه دستوراتی میگویند که به زبانهای کامپیوتری تعریف شدهاند و قابل اجرا توسط کامپیوتر هستند. در داده کاوی الگوریتمهای زیادی وجود دارد که دیتای بزرگی را تحلیل کرده و الگوی معناداری از آنها استخراج میکند. برخی از پرکاربردترینهای آن را اینجا معرفی میکنیم.
2024年11月18日 در مورد الگوریتمهای داده کاوی هم دو تقسیم بندی عمده وجود دارد که عبارت است از: الگوریتمهای موجود در یادگیری تحت نظارت، برای یادگیری به مجموعهای از دادههای آموزشی نیاز دارند و الگوریتمهای موجود در یادگیری بدون نظارت، برای کارکرد صحیح نیازی به دادههای آموزشی ندارند و از روی میزان شباهت
2017年7月26日 مفهوم الگوریتم در دادهکاوی (Data Mining) و یا در یادگیری ماشینی (Machine Learning) به مجموعهای از استنتاجها و محاسبات اطلاق میشود که مدلی از دادهها را ارائه مینماید. به منظور ایجاد مدل، در ابتدا الگوریتم به آنالیز دادههای ارائه
امروزه داده کاوی به عنوان پایه و مبنای تصمیم های مهم محسوب میشود. داده کاوی به ما کمک میکند که سامانه هایی را توسعه دهیم که قادر است از میان میلیونها یا میلیاردها رکورد، روابط غیر آشکار را شناسایی کند.
در این مبحث 10 الگوریتم های داده کاوی و یادگیری ماشین که بیشترین کاربرد را در علم داده دارند را به صورت خلاصه آموزش ... با فرض یافتن تابع تبدیل برای مثال فوق، فضای داده ما به این حالت تبدیل ...
همانگونه که در نمودار پایین مشاهده میکنید، دادهکاوی به صورت کلی و عمومی در 6 مرحلهی اصلی انجام میشود، در ابتدا دادههای مورد نیاز (دادههای هدف) جمعآوری میشوند و مورد پردازش و پاکسازی قرار میگیرند، یعنی ...
دادهکاوی (به انگلیسی: Data Mining) به مفهوم استخراج اطلاعات نهان یا الگوها و روابط مشخص در حجم زیادی از دادهها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ گفته میشود.بسیاری از مردم داده کاوی را مترادف واژههای رایج کشف دانش در ...
به عبارتی، در پاسخ به پرسش هدف داده کاوی چیست میتوان گفت این حوزه در تلفیق با علم آمار به بررسی روابط بین دادهها و یافتن الگوهای میان آنها میپردازد و این کار را با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین و الگوریتم ...
الگوریتمهای طبقهبندی - الگوریتمهای خوشهبندی - الگوریتمهای پیشبینی - الگوریتمهای کاهش بعد در دنیای امروزی پر از داده، داده کاوی یکی از مفاهیم کلیدی و حیاتی در علم اطلاعات است.
یادگیری الگوریتم های داده کاوی تحت نظارت میتوانند آنچه را که در گذشته آموخته شده است به منظور پیشبینی رویدادهای آینده با استفاده از ... به طور مثال، در شکل زیر داده ها در 3 کلاس متفاوت ...
برای مثال، همان شبکهی اجتماعی اینستاگرام را تصور کنید که ... در مجموع تکنیکهای داده کاوی را میتوان در یکی از این سه دسته و یا ترکیبی از ... معرفی 10 مورد از بهترین الگوریتمهای داده کاوی.
تکنیکهای دادهکاوی در تشخیص فساد مالی ... درک ساختار دادهها و الگوریتمهای مختلف به شما این امکان را میدهد که داده ... به عنوان مثال، یادگیری قوانین همبستگی می تواند تعیین کند که کدام ...
در یادگیری قاعده انجمنی در داده کاوی، Lift معیار عملکرد برای هدف قرار دادن مدل ... مثال، فرض کنید میزان پاسخ گویی جمعیت ۵٪ متوسط باشد، اما یک مدل خاص ... اکثر الگوریتمهای استخراج قوانین ...
این ویژگی سوالی را در رابطه با مثال ورودی مطرح می كند. • در هر گره داخلی به تعداد جواب های ممكن با این سوال شاخه وجود دارد كه هر یك با مقدار آن جواب مشخص می شوند. ... الگوریتم های داده کاوی: ...
از طریق ماشین جهانی تورینگ (1936)، کشف شبکههای عصبی (1943)، توسعه پایگاههای داده (دهه 1970) و الگوریتمهای ژنتیک (1975) و کشف دانش در پایگاههای داده (1989)، زمینه برای درک مدرن ما از آنچه داده کاوی امروزی است فراهم شد.
2024年12月26日 خوشهبندی K-Means یک الگوریتم یادگیری بدون نظارت «Unsupervised Learning» است که برای حل مسائل خوشهبندی «Clustering» در یادگیری ماشین «Machine Learning» یا علوم داده «Data Science» به کار میرود. در این مبحث، یاد خواهیم گرفت که الگوریتم خوشهبندی ...
2023年9月12日 نقطه تحول الگوریتم های داده کاوی نیستند، بلکه ایده استخراج دانش به طور ... به عنوان مثال، Knime یک پلت فرم تجزیه و تحلیل منبع باز را با نرم افزار تجاری برای مدیریت برنامه های علم داده ...
در این صفحه، میتوانید کلیه مطالب مجله فرادرس درباره «داده کاوی» را مطالعه کنید. ... آموزش یادگیری ماشین با مثالهای کاربردی ــ بخش ... الگوریتم k–نزدیکترین همسایگی به همراه کد ...
2024年11月18日 مثال بالا مجموعه دادهای برای یادگیری بهوسیله الگوریتمهای داده کاوی است.در مجموعه داده با ناظر هدف پیدا کردن نوع خودرو است پس با وارد کردن مجموعه داده آموزشی می توانیم الگویی برای تمییز خودروی سواری و سنگین را پیدا ...
الگوریتم اپریوری (Apriori) برای یافتن مجموعه اقلام مکرر. در این بخش الگوریتم اپریوری (Apriori Algorithm) که یکی از روش های پر کاربرد برای کاوش مجموعه اقلام مکرر و قواعد وابستگی (association rule mining) در بحث داده کاوی است را بررسی می کنیم.
در زمان تدوین این مقاله، مجموعه دورههای داده کاوی و یادگیری ماشین فرادرس حاوی بیش از ۳۱۵ ... الگوریتم های درخت ... برای مثال، دادههای فروش یک سازمان را میتوان با استفاده از درخت تصمیم ...
الگوریتم اپریوری (Apriori) بر این اصل بنا شده که اگر یک مجموعه اقلام (itemset) مکرر است، پس همه زیرمجموعههای آن نیز مکرر هستند. این بدین معنا است که اگر {0,1} مکرر باشد، پس {0} و {1} نیز مکرر هستند. بالعکس این قاعده نیز صادق است، یعنی ...
2024年11月12日 انواع الگوریتمهای دادهکاوی. طبقهبندیهای مختلفی برای انواع الگوریتمهای داده کاوی در نظر گرفته شده است اما به طور کلی میتوان این الگوریتمها را در 5 طبقه اصلی در نظر گرفت.
حقوق الطبع والنشر: شركة خنان ليمينغ لتكنولوجيا الصناعة الثقيلة المحدودة. رخصة أعمال