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課程簡介

介紹

開始使用KNIME

  • 什麼是KNIME?
  • KNIME分析平臺
  • KNIME服務器

機器學習

  • 計算學習理論
  • 計算體驗的計算機算法

準備開發環境

  • 安裝和配置KNIME

KNIME節點

  • 添加節點
  • 訪問和讀取數據
  • 合併、拆分和過濾數據
  • 分組和透視數據
  • 清理數據

建模

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

學習技術

  • 使用隨機森林技術
  • 使用多項式迴歸
  • 分配類別
  • 評估模型

總結與結論

最低要求

  • 具備Python經驗。
  • 具備R經驗。

受衆

  • 數據科學家。
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (4)

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