コース概要

導入

Knime の入門

  • KNIMEとは何ですか?
  • KNIME 分析
  • KNIMEサーバー

Machine Learning

  • 計算学習理論
  • Computer 計算経験のためのアルゴリズム

開発環境の準備

  • インストールと設定 KNIME

KNIME ノード

  • ノードの追加
  • データの Access および読み取り
  • データの結合、分割、フィルタリング
  • データのグループ化とピボット化
  • クリーニングデータ

モデリング

  • ワークフローの作成
  • データのインポート
  • データの準備中
  • データの視覚化
  • デシジョン ツリー モデルの作成
  • 回帰モデルの操作
  • データの予測
  • データの比較と照合

学習テクニック

  • ランダムフォレスト技術の使用
  • 多項式回帰の使用
  • クラスの割り当て
  • モデルの評価

要約と結論

要求

  • Pythonの経験
  • Rの経験
  • 観客

    • データサイエンティスト
  14 時間
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.

Price per participant

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