مطالب پر بازدید

دسته بندی موضوعی

کلان داده
هوش مصنوعی
داده کاوی
پیش پردازش و تحلیل
هوش تجاری و استراتژی
مصورسازی داده ها

برچسب ها

برچسب‌ها

جدیدترین مطالب

تجزیه و تحلیل مشتریان مبتنی بر مدل RFM

مدل RFM یک روش محبوب و کارا برای تجزیه و تحلیل مشتریان است. در این روش از ۳ معیار اخرین خرید مشتری، تعداد دفعات خرید و مبلغ خرید استفاده می شود. با استفاده از این معیار ها مدل RFM طراحی می شود. با روش های مصور سازی داده اطلاعات بدست آمده از مدل نمایش داده می شود.

ادامه ی مطلب »

آموزش ساخت شبکه عصبی از ابتدا در پایتون بدون tensorflow

انگیزه: برای درک بهتر از Deep Learning ، تصمیم گرفتم ساخت شبکه عصبی را از ابتدا و بدون کتابخانه یادگیری عمیق مانند TensorFlow انجام دهم. به اعتقاد من  درک عملکرد  یک شبکه عصبی بسیار با اهمیت است. شبکه عصبی چیست؟

ادامه ی مطلب »
ارزیابی مدل

ارزیابی مدل

ما در مورد روشهای مختلف بررسی عملکرد مدل یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق و چگونگی استفاده از یکی به جای دیگری بحث خواهیم کرد. در مورد اصطلاحاتی مانند: accuracy- precisioc- recall-ROC وغیره.

ادامه ی مطلب »

پیش بینی مقادیر مفقود شده با رگرسیون خطی و جنگل تصادفی در پایتون

در این پست ما در مورد چگونگی ساختن مدلهای یادگیری ماشین برای پیش بینی مقادیر مفقود شده در داده ها پرداختیم. در ابتدا ما یک مدل رگرسیون خطی آموزش داده شده بر روی ویژگی “امتیاز” برای پیش بینی قیمت نوشیدنی ساختیم. سپس ما یک مدل جنگلی تصادفی راکه بر روی ویژگی “امتیاز” و متغیرهای کیفی آموزش دادیم تا قیمت نوشیدنی را پیش بینی کنیم. ما دیدیم که مدل جنگلهای تصادفی به طور قابل توجهی از مدل مبتنی بر رگرسیون خطی بهتر است.

ادامه ی مطلب »
به بالای صفحه بردن