آموزش رایگان الگوریتم نزدیکترین همسایه KNN در پایتون جامع

جهت مشاهده فیلم رایگان لطفا فیترشکن خود را روشن فرمایید. لینک یوتیوب

زمان آموزش: حدود نیم ساعت
آیدی تلگرام جهت ارتباط با مدرس: t.me/hassan_saadatmand

توضیحات
نظرات (0)

معرفی دوره: آموزش جامع الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه $KNN$ در پایتون

در این دوره آموزشی رایگان، شما با الگوریتم محبوب نزدیکترین همسایه $KNN (K-Nearest Neighbors)$ آشنا خواهید شد، که یکی از ساده‌ترین و مؤثرترین روش‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) است. این الگوریتم برای دسته‌بندی (Classification) داده‌ها استفاده می‌شود و بر اساس فاصله میان نقاط عمل می‌کند.

با مثال عملی و گام‌به‌گام، از مفاهیم اولیه تا پیاده‌سازی پیشرفته $KNN$ در پایتون با استفاده از کتابخانه‌های استانداردی همچون Scikit-learn آموزش داده می‌شود. این دوره برای مبتدیان تا پیشرفته‌ها طراحی شده و تمامی مراحل کدنویسی و تجزیه‌وتحلیل به‌طور دقیق توضیح داده شده است.

آموزش رایگان KNN در متلب

سرفصل‌های دوره:

1. مقدمه و تئوری الگوریتم KNN

تعریف و کاربرد الگوریتم KNN
مفهوم فاصله و متریک‌های مختلف (اُقلیدسی، منهتن و غیره)
مزایا و معایب الگوریتم KNN

2. آشنایی با کتابخانه‌های لازم در پایتون

معرفی NumPy، Matplotlib و Scikit-learn
نحوه نصب و استفاده از کتابخانه‌ها

3. پیاده‌سازی KNN برای طبقه بندی ( سرطان سینه)

بارگذاری دیتاست آماده Breast Cancer از Scikit-learn
جداسازی داده‌ها به مجموعه آموزش و آزمون
استانداردسازی داده‌ها با استفاده از StandardScaler

4. ساخت مدل KNN در پایتون

تنظیم تعداد همسایگان $k$ و بررسی تأثیر آن بر مدل
استفاده از متریک‌های مختلف فاصله
استفاده از وزن‌های فاصله برای بهبود عملکرد

5. ارزیابی مدل KNN

محاسبه ماتریس سردرگمی (Confusion Matrix)
گزارش دسته‌بندی (Classification Report)
رسم و تحلیل نمودار ROC

6. تحلیل خطا و بهینه‌سازی KNN

بررسی نرخ خطا نسبت به مقدار $k$
انتخاب بهترین مقدار $k$ با استفاده از نمودار خطا

7. بصری‌سازی نتایج

رسم ماتریس سردرگمی به‌صورت گرافیکی
رسم نمودار نرخ خطا
رسم نمودار ROC برای تحلیل عملکرد مدل

8. پروژه عملی: پیش‌بینی و دسته‌بندی سرطان سینه

پیاده‌سازی گام‌به‌گام روی دیتاست واقعی
ذخیره و ارائه نمودارها و نتایج

9. جمع‌بندی و نکات پیشرفته

بهبود عملکرد الگوریتم KNN
کاربردهای واقعی در صنعت و تحقیقات

مزایای دوره:

رایگان و جامع
تمرکز بر پروژه عملی
مناسب برای مبتدیان و حرفه‌ای‌ها
ارائه مثال‌های کاربردی و بصری‌سازی نتایج

مدرس: حسن سعادتمند

بیش از 250 دوره آموزشی در متلب (MATLAB) و پایتون (Python).
بیش از 15 سال تجربه در زمینه یادگیری ماشین، الگوریتم های فراابتکاری، یادگیری عمیق، مهندسی کنترل.
چاپ چندین مقاله Q1 در بهترین ژرنال های دنیا Google Scholar.
مدرس فرادرس
کانال یوتیوب، کانال اپارت، کانال تلگرام، کانال ایتا

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “آموزش رایگان الگوریتم نزدیکترین همسایه KNN در پایتون جامع”