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课程大纲

简介

Knime入门

  • 什么是KNIME?
  • KNIME分析
  • KNIME服务器

机器学习

  • 计算学习理论
  • 计算经验的计算机算法

准备开发环境

  • 安装和配置KNIME

KNIME节点

  • 添加节点
  • 访问和读取数据
  • 合并、拆分和过滤数据
  • 分组和数据透视
  • 数据清理

建模

  • 创建工作流
  • 导入数据
  • 准备数据
  • 可视化数据
  • 创建决策树模型
  • 使用回归模型
  • 预测数据
  • 比较和匹配数据

学习技术

  • 使用随机森林技术
  • 使用多项式回归
  • 分配类别
  • 评估模型

总结与结论

要求

  • 具备Python经验
  • 具备R经验

受众

  • 数据科学家
 14 小时

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