پیش بینی ورشکستگی بانک ها در تایوان با کمک طبقه بند درخت تصمیم در پایتون
سایت خانه پروژه یکی از بزرگترین سایتهای فروش فایل و پروژه در کشور است که با قرار دادن هزاران پروژه در حوزه ها و رشته های مختلف به مرجعی برای دانشجویان و شرکت های تجاری برای دریافت پروژه های آماده تبدیل شده است.در زیر پروژه ای آماده با موضوع “پیش بینی ورشکستگی بانک ها در تایوان با کمک طبقه بند درخت تصمیم در پایتون” برای شما عزیزان قرار داده شده که توضیحات آن را در ادامه میتوانید مشاهده نمایید.
پایتون:
زبان برنامه نویسی پایتون» (Python Programming Language)، زبانی با یادگیری آسان محسوب میشود. و از همین رو بسیاری از برنامهنویسهای تازهکار آن را به عنوان اولین زبان برنامهنویسی خود برمیگزینند. زیرا پایتون به عنوان یک «زبان همهمنظوره» (General-Purpose Language) ساخته و توسعه داده شده و محدود به توسعه نوع خاصی از نرمافزارها نیست. همچنین، پایتون در میان جوامع علمی از محبوبیت فوقالعادهای برخوردار است. زیرا از آن برای محاسبه معادلات پیچیده و تحلیلهای داده استفاده میشود.
با رشد علم داده، محبوبیت زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان یک زبان علمی اوج گرفت. کتابخانههای «یادگیری ماشین» (Machine Learning) بسیار زیادی به زبان برنامه نویسی پایتون نوشته شدهاند. در عین حال، ابزارهای زیادی نیز با فراهم آوردن امکان استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون، انجام پروژههای یادگیری ماشین را آسانتر میسازند.
توضیحات پروژه :
عنوان : پیش بینی ورشکستگی بانک ها در تایوان با کمک طبقه بند درخت تصمیم در پایتون
موضوع این پروژه آماده، پیش بینی ورشکستگی بانک ها در تایوان با کمک طبقه بند درخت تصمیم در پایتون می باشد.
عنوان پروژه: پردازش سیگنال در حضور نویزهای محیطی — تعیین منابع میکروسیموز دریایی و طراحی آرایه محلی
بخش اول — Microseisms اقیانوسی (Norway / NORSAR)
انگیزه: میکروسیموزهای اقیانوسی مهمترین منبع نویز محیطی در بسیاری از کاربردهای آلودگیسنجی زمین هستند. آگاهی از این منابع برای فهم و تفسیر نتایج ضروری است.
هدف: با استفاده از دادههای لرزهای آرایه NORSAR در نروژ، منابع میکروسیموز را محلیابی کنید.
روش پیشنهادی:
از ایستگاههای شبکه NORSAR که کد ایستگاه آنها با «N» شروع میشود استفاده کنید (مرجع: شبکه NO در FDSN).
یک سال کامل داده از مرکز داده UIB-NORSAR با obspy.clients.fdsn.Client دانلود کنید.
برای کاهش هزینه محاسباتی، دادهها را به نرخ نمونهبرداری مناسب پاییننمونه (downsample) کنید.
بر اساس فرض موج صفحهای (plane waves)، beamform روی موجها انجام دهید تا نواحی غالب منبع در هر فصل برای میکروسیموزهای اولیه (primary) و ثانویه (secondary) شناسایی شود.
سؤالاتی که باید پاسخ داده شوند:
برای هر فصل، جهت(های) غالب منابع میکروسیموز (primary و secondary) چه هستند؟
جهتهایی که انتظار داشتی چه بودند؟ آیا نتایج مطابق انتظارند؟ چرا یا چرا خیر؟
مرجع آغاز: Juretzek & Hadziioannou (2016), JGR: Where do ocean microseisms come from?
بخش دوم — طراحی آرایه برای میکروسیموز محلی در آلمان
انگیزه: میکروسیموزهای محلی دورهکوتاهتری دارند و از دریاچهها یا دریاهای نزدیک نشأت میگیرند؛ دورههای معمول: از دریای شمال T=4–10s و از دریای بالتیک T=2–5s. هدف طراحی آرایهای در شمال آلمان است که بتواند هر دو منبع را بهصورت همزمان تفکیک کند.
هدف: طراحی آرایهای در شمال آلمان که قادر به تفکیک موجهای سطحی در بازههای دورهای 2–5s (از جهت شمالشرق / بالتیک) و 4–10s (از جهت شمالغرب / دریای شمال) باشد.
نحوه خرید و دانلود فایلهای پروژه :
جهت دانلود فایل های این پروژه ابتدا آن را از طریق لینک خرید به سبد خرید خود اضافه کنید و بعداز آن به سبد خرید رفته و مراحل پرداخت هزینه را تکمیل نمایید.
به محض واریز هزینه پروژه “پیش بینی ورشکستگی بانک ها در تایوان با کمک طبقه بند درخت تصمیم در پایتون” لینک دانلود پروژه به شما نمایش داده می شود.
فایل های پروژه بصورت 100% تست شده و تمامی فایلها سالم می باشند.
سفارش پروژه مشابه :
اگر این پروژه نیازهای شما را برطرف نمی کنید میتوانید به صفحه انجام پروژه پایتون مراجعه نموده و از طریق راه های گفته شده توضیحات پروژه خود را برای ما ارسال نمایید.
مشاهده و خرید پروژه های مشابه :
در سایت خانه پروژه می توانید پروژه های مشابه زیادی را مشاهده و درصورتی که با نیازتان همخوانی داشت آن را خریداری و دانلود نمایید.جهت مشاهده این پروژه ها به صفحه پروژه های آماده پایتون و پروژه های آماده یادگیری ماشین مراجعه نمایید.






نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.