ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Learn Data Mining Through Excel: A Step-by-Step Approach for Understanding Machine Learning Methods, 2nd Edition

دانلود کتاب یادگیری داده کاوی از طریق اکسل: یک رویکرد گام به گام برای درک روش های یادگیری ماشینی، ویرایش دوم

Learn Data Mining Through Excel: A Step-by-Step Approach for Understanding Machine Learning Methods, 2nd Edition

مشخصات کتاب

Learn Data Mining Through Excel: A Step-by-Step Approach for Understanding Machine Learning Methods, 2nd Edition

ویرایش: [2 ed.] 
نویسندگان:   
سری:  
ISBN (شابک) : 9781484297704, 9781484297711 
ناشر: Apress 
سال نشر: 2023 
تعداد صفحات: 289 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 16 Mb 

قیمت کتاب (تومان) : 45,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 2


در صورت تبدیل فایل کتاب Learn Data Mining Through Excel: A Step-by-Step Approach for Understanding Machine Learning Methods, 2nd Edition به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب یادگیری داده کاوی از طریق اکسل: یک رویکرد گام به گام برای درک روش های یادگیری ماشینی، ویرایش دوم نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب یادگیری داده کاوی از طریق اکسل: یک رویکرد گام به گام برای درک روش های یادگیری ماشینی، ویرایش دوم

از تکنیک های رایج داده کاوی در مایکروسافت اکسل برای درک بهتر روش های یادگیری ماشین استفاده کنید. اکثر ابزارهای نرم افزاری و بسته های زبان برنامه نویسی ورودی داده را دریافت می کنند و نتایج داده کاوی را مستقیماً ارائه می دهند و هیچ بینشی در مورد مکانیک کار ارائه نمی دهند و شکافی بین ورودی و خروجی ایجاد می کنند. اینجاست که اکسل می تواند به شما کمک کند و این کتاب دقیقاً چگونه به شما نشان می دهد. این نسخه به روز شده نحوه کار با داده ها را به صورت شفاف با استفاده از Excel نشان می دهد. هنگامی که یک فایل اکسل را باز می کنید، داده ها بلافاصله قابل مشاهده هستند و می توانید مستقیماً با آن کار کنید. شما خواهید دید که چگونه می توانید نتایج میانی را حتی در حالی که هنوز در حال انجام کار استخراج خود هستید، بررسی کنید و درک عمیق تری از نحوه دستکاری داده ها و به دست آوردن نتایج ارائه دهید. اینها جنبه های حیاتی فرآیند ساخت مدل هستند که اغلب در ابزارهای نرم افزاری و بسته های زبان برنامه نویسی پنهان می شوند. در طول دوره یادگیری داده کاوی از طریق اکسل، مزایای داده کاوی را که برنامه ارائه می دهد، زمانی که مجموعه داده ها خیلی بزرگ نیستند، یاد خواهید گرفت. خواهید دید که چگونه از ویژگی های داخلی اکسل برای ایجاد نمایش های بصری از داده های خود استفاده کنید و به شما امکان می دهد یافته های خود را در قالبی قابل دسترس ارائه کنید. نویسنده Hong Zhou شما را در هر مرحله راهنمایی می کند و نه تنها یک تجربه یادگیری فعال را ارائه می دهد، بلکه به شما یاد می دهد که چگونه فرآیند استخراج و چگونه الگوهای پنهان را در داده ها پیدا کنید. پس از تکمیل این کتاب، درک کاملی از نحوه استفاده از برنامه‌ای که احتمالاً قبلاً برای استخراج و تجزیه و تحلیل داده‌ها دارید، و نحوه ارائه نتایج در قالب‌های مختلف خواهید داشت. آنچه یاد خواهید گرفت درک داده کاوی با استفاده از رویکرد گام به گام بصری به دست آورید مقدمه ای بر مبانی داده کاوی پیاده سازی روش های داده کاوی در اکسل درک الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده خلاقانه از فرمول ها و توابع اکسل به دست آوردن تجربه عملی با داده کاوی و Excel Who This Book برای هر کسی که علاقه مند به یادگیری داده کاوی یا یادگیری ماشینی است، به ویژه یادگیرندگان بصری علوم داده و افراد ماهر در اکسل که مایلند موضوعات علم داده را کشف کنند و/یا مهارت های اکسل خود را گسترش دهند. درک سطح پایه یا مبتدی اکسل توصیه می شود.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Use popular data mining techniques in Microsoft Excel to better understand machine learning methods. Most software tools and programming language packages take data input and deliver data mining results directly, presenting no insight on working mechanics and creating a chasm between input and output. This is where Excel can help, and this book will show you exactly how. This updated edition demonstrates how to work with data in a transparent manner using Excel. When you open an Excel file, data is visible immediately and you can work with it directly. You’ll see how to examine intermediate results even as you are still conducting your mining task, offering a deeper understanding of how data is manipulated, and results are obtained. These are critical aspects of the model construction process that are often hidden in software tools and programming language packages. Over the course of Learn Data Mining Through Excel, you will learn the data mining advantages the application offers when the data sets are not too large. You’ll see how to use Excel’s built-in features to create visual representations of your data, enabling you to present your findings in an accessible format. Author Hong Zhou walks you through each step, offering not only an active learning experience, but teaching you how the mining process works and how to find hidden patterns within the data. Upon completing this book, you will have a thorough understanding of how to use an application you very likely already have to mine and analyze data, and how to present results in various formats. What You Will Learn Comprehend data mining using a visual step-by-step approach Gain an introduction to the fundamentals of data mining Implement data mining methods in Excel Understand machine learning algorithms Leverage Excel formulas and functions creatively Obtain hands-on experience with data mining and Excel Who This Book Is For Anyone who is interested in learning data mining or machine learning, especially data science visual learners and people skilled in Excel who would like to explore data science topics and/or expand their Excel skills. A basic or beginner level understanding of Excel is recommended.



فهرست مطالب

Table of Contents
About the Author
About the Technical Reviewer
Chapter 1: Excel and Data Mining
	Why Excel?
	Why the Second Edition?
	Prepare Some Excel Skills
		Formula
		Autofill or Copy
		Absolute Reference
		Paste Special and Paste Values
		IF Function Series
	Reinforcement Exercises
	Review Points
Chapter 2: Linear Regression
	General Understanding
	Learn Linear Regression Through Excel
	Learn Multiple Linear Regression Through Excel
	Reinforcement Exercises
	Review Points
Chapter 3: K-Means Clustering
	General Understanding
	Learn K-Means Clustering Through Excel
	Reinforcement Exercises
	Review Points
Chapter 4: Linear Discriminant Analysis
	General Understanding
	Solver
	Learn LDA Through Excel
	Reinforcement Exercises
	Review Points
Chapter 5: Cross-Validation and ROC
	General Understanding of Cross-Validation
	Learn Cross-Validation Through Excel
	General Understanding of ROC Analysis
	Learn ROC Analysis Through Excel
	Reinforcement Exercises
	Review Points
Chapter 6: Logistic Regression
	General Understanding
	Learn Logistic Regression Through Excel
		By Means of Maximizing Log Likelihoods
		By Means of Minimizing Log Losses
	Reinforcement Exercises
	Review Points
Chapter 7: K-Nearest Neighbors
	General Understanding
	Learn K-NN Through Excel
		Experiment 1
		Experiment 2
		Experiment 3
		Experiment 4
	Reinforcement Exercises
	Review Points
Chapter 8: Hierarchical Clustering and Dendrogram
	General Understanding
	Draw a Dendrogram in Excel Without Add-ins
	Learn Hierarchical Clustering Through Excel
	Reinforcement Exercises
	Review Points
Chapter 9: Naive Bayes Classification
	General Understanding
	Learn Naïve Bayes Through Excel
		Exercise 1
		Exercise 2
	Reinforcement Exercises
	Review Points
Chapter 10: Decision Trees
	General Understanding
	Learn Decision Trees Through Excel
		Learn Decision Trees Through Excel
		A Better Approach
		Apply the Model
	Reinforcement Exercises
	Review Points
Chapter 11: EDA, Data Cleaning, and Feature Selection
	Learn Exploratory Data Analysis Through Excel
	Learn Data Cleaning Through Excel
	Feature Selection
		Normalization and Standardization
		Correlation
		Learn Feature Selection Through Excel
	Reinforcement Exercises
	Review Points
Chapter 12: Association Analysis
	General Understanding
	Learn Association Analysis Through Excel
	Reinforcement Exercises
	Review Points
Chapter 13: Artificial Neural Network
	General Understanding
	Learn Neural Network Through Excel
		Experiment 1
		Experiment 2
	Reinforcement Exercises
	Review Points
Chapter 14: Text Mining
	General Understanding
	Learn Text Mining Through Excel
	Word Embedding and ChatGPT
	Reinforcement Exercises
	Review Points
Chapter 15: After Excel
Index
df-Capture.PNG




نظرات کاربران