課程簡介

介紹

Knime 入門

  • 什麼是KNIME?
  • KNIME 分析
  • KNIME 伺服器

Machine Learning

  • 計算學習理論
  • Computer 計算體驗演算法

準備開發環境

  • 安裝和設定 KNIME

KNIME 節點

  • 添加節點
  • Access讀取數據
  • 合併、拆分和篩選數據
  • 對數據進行分組和透視
  • 清理數據

建 模

  • 創建工作流
  • 匯入數據
  • 準備數據
  • 可視化數據
  • 創建決策樹模型
  • 使用回歸模型
  • 預測數據
  • 比較和匹配數據

學習技巧

  • 使用隨機森林技術
  • 使用多項式回歸
  • 分配類
  • 評估模型

總結和結論

最低要求

  • 經驗 Python
  • R 體驗

觀眾

  • 數據科學家
 14 時間:

人數



每位參與者的報價

客戶評論 (5)

相關課程

Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R

7 時間:

Data Analysis in Python using Pandas and Numpy

14 時間:

Accelerating Python Pandas Workflows with Modin

14 時間:

Machine Learning with Python and Pandas

14 時間:

Scaling Data Analysis with Python and Dask

14 時間:

FARM (FastAPI, React, and MongoDB) Full Stack Development

14 時間:

Developing APIs with Python and FastAPI

14 時間:

Scientific Computing with Python SciPy

7 時間:

Game Development with PyGame

7 時間:

Web application development with Flask

14 時間:

Advanced Flask

14 時間:

Build REST APIs with Python and Flask

14 時間:

GUI Programming with Python and Tkinter

14 時間:

Kivy: Building Android Apps with Python

7 時間:

GUI Programming with Python and PyQt

21 時間:

課程分類

1