خانه
شهریور 4, 1399 1405-06-06 13:30خانه
دوره های آموزشی
مقالات لب متلب

نرمالسازی و استانداردسازی در ML: راهنمای پیشپردازش دادهها
در یادگیری ماشین، پیشپردازش دادهها یکی از مراحل حیاتی برای بهبود عملکرد مدلهاست. ویژگیهای داده …

بخش دوم: تکنیکهای پیشرفته، مصورسازی تخصصی
مقدمه: بصریسازی به عنوان ابزار عیبیابی
در بخش اول یاد گرفتیم دادهها را قبل از آموزش مدل کاوش…

بخش اول: مبانی، معماری Matplotlib و رسم نمودارهای پایه
رسم شکل با کتابخانه matplotlib
دادههای ساختاریافته از NumPy و Pandas مستقیماً به متدهای plot ،scatter ،bar و hist تزریق میشوند.

بخش سوم: تحلیل پیشرفته، ادغام دادهها
چگونه دادهها را گروهبندی و رفتارهای آماری پنهان را کشف کنیم؟
چگونه دادههای متفرق از پایگاههای داده گوناگون را با هم ادغام کنیم؟
چگونه دادههای پانداس را به زبان ریاضیات مدلهای یادگیری ماشین (ماتریسهای عددی) ترجمه کنیم؟

بخش دوم: پاکسازی و پیشپردازش دادهها در پانداس
در کتابخانه پانداس مدیریت دادههای از دست رفته، شناسایی و حذف دادههای تکراری، اصلاح انواع داده
دستکاری ستونها ،توابع سفارشی و متدهای متنی

عنوانهای پژوهشی در پردازش تصویر تا سال 2025
داغترین موضوعات روز پردازش تصویر برای انتخاب تز دکتری و ارشد چه می باشد؟ در این متن به بررسی چالش های پیش رو در پردازش تصویر می پردازیم.

فصل اول:اصول اولیه پانداس (pandas)
کتابخانه Pandas محبوبترین و قدرتمندترین ابزار زبان پایتون برای کار با دادههای ساختاریافته (جدولی یا Tabular Data) است. نام این کتابخانه از اصطلاح اقتصادی Panel Data (دادههای تابلویی/چندبعدی) گرفته شده است.

آموزش Numpy: بخش دوم
ساخت ماتریس های اریه ای و مفهوم کلیدی بردارسازی (Vectorization) و قاعده انتشار (Broadcasting)، متد های محاسبات ریاضی و …

آموزش Numpy: بخش سوم
آموزش Numpy: بخش سوم
تا اینجا با ساخت آرایه، بردارسازی و جبر خطی آشنا شدیم. اما در پروژههای واق…
دوره تخصصی میخوای؟
همین الان تو لُب متلَب جستجو کن...
دوره های لُب متلَب
ثبت نام سایت
دوره های آموزشی
یادگیری تخصصی
فروشگاه کد
عضویت در سایت
برای اطلاع از به روزرسانی های سایت در زمینه دوره ها آموزشی، مقالات جدید و کد های فروشگاه،
حساب کاربری ایجاد کنید.
