آموزش الگوریتم جنگل تصادفی در یادگیری ماشین
Random Forest Algorithm in Machine Learning
آنچه خواهید آموخت
-
یادگیری ماشینی یک رشته علمی است که ساخت و مطالعه الگوریتم هایی را که می توانند از داده ها یاد بگیرند بررسی می کند.
-
از طریق این آموزش ما می خواهیم نحوه کار الگوریتم جنگل تصادفی و چندین مورد مهم دیگر در مورد آن را بیاموزیم و استفاده کنیم
اگر می خواهید یک دانشمند داده ، یک طراح ، یک هنرمند VFX ، یک مدیر بازرگانی ، یک تحلیلگر هوش تجاری ، یک تحلیلگر داده شوید ، The Data Training Campus مکان عالی برای شروع است. ما باتجربه هستیم و تخصص ما در علم و طراحی داده نهفته است. ماموریت ما این است که مهارتهای شغلی بسیار ارزشمندی را در علوم داده و طراحی در دسترس همه افراد در جهان قرار دهیم. مربیان متخصص ما ، دانش ما را در این زمینه های نوظهور با قیمت هایی که هرکس توانایی خرید آن را دارد با شما به اشتراک می گذارند. با انتخاب ما ، اطمینان حاصل خواهید کرد که از متخصصان اثبات شده ، که علاقه زیادی به تدریس دارند ، می توانید در کمترین زمان ممکن شما را از مبتدی به حرفه ای ببرید
ما به دانشجویان دوره کارشناسی و کارشناسی ارشد در علوم داده ، آمار ، گرافیک رایانه ، و مهارت های طراحی و VFX آموزش داده ایم
مقدمه Introduction
-
معرفی و درک مجموعه داده های SONAR Introduction and Understanding of SONAR Dataset
شروع شدن Getting Started
-
یک پرونده CSV بارگیری کنید Load a CSV File
-
پرونده CSV را بارگیری کنید Load a CSV File Continue
-
یک مجموعه داده را به k Folds تقسیم کنید Split a dataset into k Folds
-
با استفاده از تقسیم اعتبار سنجی یک الگوریتم را ارزیابی کنید Evaluate an Algorithm using a Cross Validation Split
-
شاخص جینی را برای یک مجموعه داده تقسیم کنید Calculate the Gini index for a Split Dataset
-
بهترین نقطه تقسیم را برای مجموعه داده انتخاب کنید Select the Best Split Point for a Dataset
ارزش گره و نمونه Node Value and Subsample
-
مقدار گره ترمینال ایجاد کنید Create a Terminal Node Value
-
یک درخت تصمیم بسازید Build a Decision Tree
-
یک زیرمجموعه تصادفی ایجاد کنید Create a Random Subsample
-
الگوریتم جنگل تصادفی Random Forest Algorithm
-
الگوریتم جنگل تصادفی را در مجموعه داده سونار آزمایش کنید Test the Random Forest Algorithm on Sonar Dataset
-
الگوریتم را ارزیابی کنید Evaluate Algorithm
نمایش نظرات
نظری ارسال نشده است.
این دوره غیر فعال شده است.
https://donyad.com/d/0f7e
آموزش یادگیری ماشین با پایتون: k-Means Clustering
Machine Learning with Python: k-Means Clustering
اصول اولیه خوشه بندی k-means را بیاموزید، یکی از محبوب ترین رویکردهای یادگیری ماشینی بدون نظارت.
آموزش تجزیه و تحلیل هوشمند، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در Google Cloud
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud
گنجاندن یادگیری ماشین در خطوط لوله داده، توانایی کسب و کارها را برای استخراج بینش از داده های خود افزایش می دهد.
آموزش یادگیری ماشینی در سازمان
Machine Learning in the Enterprise
این دوره شامل یک رویکرد عملی در دنیای واقعی به گردش کار ML است: یک رویکرد مطالعه موردی که یک تیم ML را با چندین مورد نیاز تجاری و موارد استفاده ML ارائه می دهد.
آموزش Google Cloud Professional Machine Learning Cert Prep: 1 Framing ML Problems
Google Cloud Professional Machine Learning Engineer Cert Prep: 1 Framing ML Problems
در مورد آزمون گواهینامه مهندس یادگیری ماشین حرفه ای Google و موضوعات مربوط به بخش اول امتحان، کادربندی مشکلات ML، بیاموزید.
Data Training Campus
اگر می خواهید یک دانشمند داده ، یک طراح ، یک هنرمند VFX ، یک مدیر بازرگانی ، یک تحلیلگر هوش تجاری ، یک تحلیلگر داده شوید ، The Data Training Campus بهترین مکان برای شروع است. ما باتجربه هستیم و تخصص ما در علم و طراحی داده است. ماموریت ما این است که مهارتهای شغلی بسیار ارزشمندی را در علوم داده و طراحی در دسترس همه افراد در جهان قرار دهیم. مربیان متخصص ما ، دانش ما را در این زمینه های نوظهور با قیمت هایی که هرکس توانایی خرید آن را دارد ، با شما در میان می گذارند. با انتخاب ما ، اطمینان حاصل خواهید کرد که از متخصصان اثبات شده ، که علاقه زیادی به تدریس دارند ، می توانید در کمترین زمان ممکن شما را از مبتدی به حرفه ای ببرید. ما به دانشجویان مقطع کارشناسی و کارشناسی ارشد در علوم داده ، آمار ، گرافیک کامپیوتر ، و مهارت های طراحی و VFX آموزش داده ایم
Udemy (یودمی)
یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارتهای جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.
یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارتهای مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.