یادگیری ماشین و آمار در پایتون

مدرس Milan Janosov

انتشار 2025/08/21

مدت زمان 1h 18m

سطح مناسب همه

فایل تمرینی دارد

آموزش Spatial Machine Learning and Statistics in Python

در این دوره ، میلان جانوسوف ، متخصص شناخته شده در سطح جهانی ، مقدمه ای را برای تقاطع یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل فضایی ، پوشش مفاهیم اصلی ، چالش ها و برنامه های دنیای واقعی فراهم می کند. در مورد اصول آمار مکانی ، از جمله همبستگی مکانی و درون یابی ، با استفاده از کتابخانه های پایتون مانند ژئوپاندا بیاموزید. به تکنیک های یادگیری ماشین بدون نظارت ، مانند تجزیه و تحلیل کانون ، K-Means و خوشه بندی DBSCAN شیرجه بزنید و این تکنیک ها را در داده های جغرافیایی اعمال کنید. روشهای یادگیری نظارت شده ، از جمله مهندسی ویژگی های مکانی ، مدل های رگرسیون و جنگل های تصادفی مکانی را برای تجزیه و تحلیل پیش بینی ، کاوش کنید و مرحله ای را برای اکتشافات بیشتر تعیین کنید. این دوره به شما مهارت هایی را برای انجام تجزیه و تحلیل آماری پیشرفته و اجرای وظایف یادگیری ماشین بر روی داده های مکانی می آموزد.

Artificial Intelligence (AI) Machine Learning Python (Programming Language) تحلیل فضایی Spatial Data Statistics

Introduction

Mapping the Earth with Python: Intro to spatial ML and stats ()

Spatial ML demystified ()

Downloading the data for this course ()

Preparing your data ()

1. Spatial Statistics Fundamentals

Introducing spatial statistics fundamentals ()

Using the built-in functions of GeoPandas ()

Computing global spatial autocorrelation ()

Computing local spatial autocorrelation ()

Using IDW for spatial interpolation ()

2. Unsupervised Learning with Spatial Data

Introducing unsupervised learning ()

Conducting hotspot analysis ()

Using the spatial clustering algorithm, DBSCAN ()

Applying the k-means clustering algorithm ()

3. Supervised Learning with Spatial Data

Introducing supervised learning ()

Running OLS regression on spatial data ()

Spatially aware regression models ()

Conducting random forest on spatial data ()

Comparing models ()

Upgrading binary prediction to spatial data ()

Conclusion

Next steps ()

Ex_Files_Spatial_ML_Stats_Python.zip (2.6 MB)

دانلود فایل فشرده

با توجه به امکانات آموزش و همچنین امکانات بسته انتخاب شده لینک دانلود فایل فشرده آماده خواهد شد. با در نظر داشتن این شرایط لطفا بسته مورد نظر خود را انتخاب کرده و روی دکمه درخواست لینک دانلود کلیک کنید

در حال به روزرسانی اطلاعات

درخواست لینک دانلود

در حال به روزرسانی اطلاعات

لطفا قبل از فعالسازی لینک دانلود به موارد زیر توجه کنید:

پسورد فایل‌های فشرده است.
لینک‌های آماده شده تا 8 روز پس از فعالسازی منقضی خواهند شد.
حجم فایل‌ها تخمینی هستند.
در صورتی که لینک دانلود تا 15دقیقه پس از درخواست آماده نشد، از بخش پشتیبانی پیگیری نمایید.