课程大纲

介绍

  • Weka 概述
  • 了解数据挖掘过程

开始

  • 安装和配置 Weka
  • 了解 Weka UI
  • 设置环境和项目
  • 探索 Weka 工作台
  • 加载和浏览数据集

实现回归模型

  • 了解不同的回归模型
  • 处理和保存处理后的数据
  • 使用交叉验证评估模型
  • 序列化和可视化决策树模型

实现分类模型

  • 了解特征选择和数据处理
  • 构建和评估分类模型
  • 构建和可视化决策树模型
  • 以数字形式对文本数据进行编码
  • 对文本数据执行分类

实现聚类分析模型

  • 了解 K 均值聚类
  • 规范化和可视化数据
  • 执行 K 均值聚类
  • 执行分层聚类
  • 执行 EM 集群

部署 Weka 模型

故障 排除

摘要和后续步骤

要求

  • 数据挖掘过程和技术的基本知识

观众

  • 数据分析师
  • 数据科学家
  14 小时
 

人数


开始

完结


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.

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