پروژه طبقه بندی اطلاعات کیفی ورشکستگی با الگوریتم آدابوست در متلب


در حال بارگذاری
---
فایل Excel
فایل Word, Pdf
کامنت گذاری دارد
۵۸,۲۴۰ تومان
خرید

پروژه طبقه بندی اطلاعات کیفی ورشکستگی با الگوریتم آدابوست در متلب

این پروژه به طبقه بندی مجموعه داده های مربوط به اطلاعات کیفی ورشکستگی با استفاده از الگوریتم آدابوست با زبان برنامه نویسی متلب می پردازد. دیتاست مربوط به اطلاعات کیفی ورشکستگی یکی از مهم ترین دیتاست های موجود می باشد که در این پروژه به منظور طبقه بندی استفاده شده است. اطلاعات کاملی از ویژگی های موجود در این دیتاست به صورت مجزا در سورس مربوطه وجود دارد. در فایل های همراه این پروژه یک فایل اکسل به صورت مجزا وجود داشته که مورد پیش پردازش قرار گرفته و بیانگر دیتاست اصلی می باشد. همچنین دو فایل Word همراه پروژه می باشد، که این دو فایل به صورت لاتین و فارسی توضیحات کاملی را در مورد دیتاست ارائه می نمایند.

الگوریتم یادگیری ماشین آدابوست نیز یکی از مهم ترین الگوریتم های داده کاوی است که در زمینه طبقه بندی استفاده می شود. پروژه فوق می تواند در ارائه درسی، نگارش مقاله و پیاده سازی پایان نامه کمک شایانی نماید.

بنابراین در این پروژه با بکارگیری الگوریتم آدابوست و زبان برنامه نویسی متلب اقدام به طبقه بندی اطلاعات کیفی ورشکستگی  با استفاده از الگوریتم آدابوست نموده ایم.

 

امکانات پروژه طبقه بندی اطلاعات کیفی ورشکستگی:

_ امکان دانلود دیتاست و توضیحات مربوطه به الگوریتم آدابوست در متلب

_ امکان دانلود سورس همراه با کامنت

_ امکان دانلود فیلم اجرای شبیه سازی

 

توجه:

جهت سفارش پروژه دیگر با سایر الگوریتم ها و سایر ابزار های داده کاوی مثل Weka, SPSS Modeler, Matlab,… بر روی سایر دیتاست ها کافیست با پشتیبانی سایت از طریق راه های ارتباطی(ایمیل، تلگرام، واتساپ) تماس حاصل نموده و سفارش خود را ثبت نمایید

  راهنمای خرید:
  • لینک دانلود فایل بلافاصله پس از پرداخت وجه نمایش داده می شود.
  • همچنین لینک دانلود به ایمیل شما ارسال خواهد شد به همین دلیل ایمیل خود را به دقت وارد نمایید.
  • ممکن است ایمیل ارسالی به پوشه اسپم یا Bulk ایمیل شما ارسال شده باشد.
  • در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید کافیست به ایمیل سایت درخواستتان را ارسال نمایید.
  • حدود 90% از پروژه ها دارای داکیومنت و فیلم آموزشی می باشند.