فایل ورد کامل مبانی نظری داده کاوی و مفاهیم آن

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل ورد کامل مبانی نظری داده کاوی و مفاهیم آن دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

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

فایل ورد فایل ورد کامل مبانی نظری داده کاوی و مفاهیم آن  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

این پروژه توسط مرکز فایل ورد کامل مبانی نظری داده کاوی و مفاهیم آن۲ ارائه میگردد

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل مبانی نظری داده کاوی و مفاهیم آن،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل مبانی نظری داده کاوی و مفاهیم آن :

خرید و دانلود فصل دوم پایان نامه داده کاوی و مفاهیم آن با فرمت docx در قالب ۳۵ صفحه ورد بصورت کامل و جامع با قابلیت ویرایش

بطور خلاصه داده کاوی عبارت است از کاوش یا استخراج دانش در مجموعه عظیمی از داده ها. رشد روز افزون داده در شاخه های مختلف صنعت و علوم باعث شده است تا از کامپیوتر و علوم مربوط به آن جهت پردازش این حجم بالا از داده ها استفاده شود. بطور کلی هدف از پردازش داده ها، استخراج اطلاعات و دانش از آنها به گونه ای است که بتوان در علوم و کاربردهای دیگر از آنها استفاده نمود. کاوش داده عبارت است از اعمال روشهای مبتنی بر کامپیوتر جهت استخراج دانش از روی داده های خام. در سالهای اخیر روشهای مختلف و متنوعی جهت کشف و استخراج دانش از روی داده های خام ارائه شده است. دانش مزبور پس از استخراج شدن قابل ارزیابی توسط اشخاص خبره می باشد. با توجه به ارزیابی افراد خبره و همچنین روشهای موجود در بررسی کیفیت دانش استخراج شده، این امکان وجود دارد تا کارآیی الگوریتم کاوشگر دانش مورد مطالعه و بررسی قرار گیرد.,[۴] [۲۵]

فایل ورد کامل مبانی نظری داده کاوی و مفاهیم آن
فهرست مطالب
۱-۲) داده کاوی: مقدمه ۱۳
۲-۲) داده کاوی: مفاهیم کلی ۱۳
۳-۲) روال داده کاوی ۱۶
۱-۳-۲) بیان مسأله و فرمول بندی فرضیه ۱۷
۲-۳-۲) گردآوری داده ۱۷
۳-۳-۲) انجام پیش پردازش ۱۸
۴-۳-۲) تشخیص و حذف داده های زائد ۱۸
۵-۳-۲) برآورد مدل (کاوش داده) ۱۹
۶-۳-۲) تعبیر مدل و استخراج نتایج ۱۹
۴-۲) آشنایی با مجموعه داده KDD : 20
۵-۲) ماشین های بردار پشتیبان ۲۳
۱-۵-۲) دسته بندی کننده بردار پشتیبانی ۲۴
۲-۵-۲) SVC با حاشیه انعطاف پذیر ۳۰
۳-۵-۲) کرنل: ۳۳
۱-۳-۵-۲) انواع کرنل ها : ۳۵
۴-۵-۲) مقایسه ماشین های بردار پشتیبان با شبکه های عصبی ۳۵
۳-۵-۲) نقاط ضعف ماشین های بردار پشتیبان ۳۶
منابع