پاورپوینت کامل مروری بر داده کاوی ۱۶ اسلاید در PowerPoint

توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 پاورپوینت کامل مروری بر داده کاوی ۱۶ اسلاید در PowerPoint دارای ۱۶ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در PowerPoint می باشد و آماده ارائه یا چاپ است

شما با استفاده ازاین پاورپوینت میتوانید یک ارائه بسیارعالی و با شکوهی داشته باشید و همه حاضرین با اشتیاق به مطالب شما گوش خواهند داد.

لطفا نگران مطالب داخل پاورپوینت نباشید، مطالب داخل اسلاید ها بسیار ساده و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی پاورپوینت کامل مروری بر داده کاوی ۱۶ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از مطالب داخلی اسلاید ها

پاورپوینت کامل مروری بر داده کاوی ۱۶ اسلاید در PowerPoint

اسلاید ۴: معرفی (ادامه)مراحل کشف دانش در پایگاه داده (KDD)Datawarehouseانتخابوپردازش اولیهداده کاویتصدیق درستیتوصیفدانشحافظه سیستمهوش سیستم

اسلاید ۵: معرفی (ادامه)Data warehousing : به فرایند جمع آوری و تمیز کردن دادهای تراکنش ها و مهیا کردن آن برای آنالیز و سیستم های پشتیبان تصمیم می باشد.انتخاب و پیش پردازش اولیه : فرآیند بهبود کیفیت داده های موجود بر اساس روش های زیر:تمیز کردن داده ها به منظور نرمال سازی ، خارج کردن نویز ، کنترل داده های گم شده ، کاهش redundancy و غیره Data Integration : شامل یکی کردن داده های جمع آوری شده از چند منبع غیر همگن.Data Reduction and Projection: انتخاب جزییات مفید که نشان دهنده داده های ما باشند‌، که معمولا با توجه به کاری که می خواهیم انجام دهیم صورت می گیرد.توصیف و ترجمه : شامل Visualize کردن و توصیف الگو های کشف شده می باشد.تصدیق درستی

اسلاید ۶: الگوریتم های داده کاویمدل : تابع مدل Model Function)) و فرم نشان دادن (Representational form) آن مدل شامل پارامتر هایی است که باید از داده ها با توجه به تابع انتخاب شده و به وسیله فرم یا ابزار نشان دادن محاسبه شوند.شرایط دلخواه :‌ یک پایه برای برتری دادن یک مدل یا مجموعه پارامتر ها بر دیگری بر اساس داده ها.الگوریتم جستجو : مشخصات یک الگوریتم جستجو برای پیدا کردن یک مدل ، الگو یا پارامترهای خاص با داده ، مدل ها ، و شروط داده شده است.

اسلاید ۷: توابع مدلکلاس بندی (Classification): تابع مدل یک آیتم داده ای را در یک سری کلاس های از پیش تعریف شده کلاسه بندی می کند. (Supervised Learning)رگرسیون (Regression): قصد این تابع تصویر کردن یک آیتم داده به یک مقدار واقعی پیش بینی است.خوشه یابی(Clustering): یک آیتم داده ای را به یکی از چند خوشه تصویر می کند که این خوشه ها گروه های طبیعی هستند که بر اساس مثلا متریک های شباهت ایجاد شده اند. هدف اصلی پیدا کردن نظم در داده ها می باشد. (Unsupervised Learning)تولید قانون (Rule Generation): Association rule mining and Dependency modeling که دومی به کشف وابستگی های قوی بین متغیر ها به کار می رود.

اسلاید ۸: توابع مدل (ادامه)خلاصه و فشرده سازی (Summarization and condensation): یک توصیف فشرده از داده ها به ما می دهد.آنالیز دنباله ها (Sequence Analysis): الگو های دنباله مثل سریهای زمانی را مدل می کند.مثال : کشف آنومالی در سیستمپیش بینی وضع هوا تشخیص تومور در عکس های مغزیکلاس بندیرگرسیونیخوشه یابی

اسلاید ۹: کاوش قانونهدف اصلی :پیدا کردن قوانین منطقی که بر داده ها حاکم می باشدروش های اصلی :Association Rule Mining : به صورت عبارت هایی است به شکل X=>Y که X و Y زیر مجموعه از تمام ویژهگیها هستند. و این ادعا با درجه اعتبار بزرگتر از c درست باشد.Classification Rule Mining: یک پروسه کنترل شده که از یک سری مجموعه داده برای آموزش استفاده می کند و هدف پیدا کردن قوانین در داده هابه منظور پیش بینی کلاس از پیش تعریف شده برای یک سری داده تستی می باشدDependency Rul