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课程大纲
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数据预处理
- Data Cleaning
- 数据集成和转换
- 数据缩减
- 离散化和概念层次结构生成
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统计推断
- 概率分布、随机变数、中心极限定理
- 采样
- 置信区间
- 统计推断
- 假设检验
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多元线性回归
- 规范
- 子集选择
- 估计
- 验证
- 预测
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分类方法
- Logistic 回归
- 线性判别分析
- K - 最近邻
- 朴素贝叶斯
- 分类方法的比较
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Neural Networks
- 拟合神经网路
- 训练神经网路问题
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决策树
- 回归树
- 分类树
- 树与线性模型
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装袋, Random Forests, Boosting
- 装袋
- Random Forests
- 提高
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支援向量机和柔性盘
- 最大边距分类器
- 支援向量分类器
- 支援向量机
- 2 个及以上类 SVM
- 与logistic回归的关系
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主成分分析
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聚类
- K-means 聚类
- K 中心点聚类
- 分层聚类
- 基于密度的聚类
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模型评估和选择
- 偏差、方差和模型复杂性
- 样本内预测误差
- 贝叶斯方法
- 交叉验证
- Bootstrap 方法
28 小时
客户评论 (5)
I was benefit from the guidance and sharing life examples + answering all questions.
Marta Melloch - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
课程 - Data Mining and Analysis
I really enjoyed the all the best.
Halil polat - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
课程 - Data Mining and Analysis
The information given was interesting and the best part was towards the end when we were provided with Data from Durex and worked on Data we are familiar with and perform operations to get results.
Jessica Chaar
课程 - Data Mining and Analysis
The hands-on exercise and the trainer capacity to explain complex topics in simple terms.
youssef chamoun
课程 - Data Mining and Analysis
I like the exercises done.