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证书
课程大纲
介绍
开始使用KNIME
- 什么是KNIME?
- KNIME分析平台
- KNIME服务器
机器学习
- 计算学习理论
- 计算体验的计算机算法
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
- 分组和透视数据
- 清理数据
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
客户评论 (2)
做练习
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
课程 - QGIS for Geographic Information System
机器翻译
通过动手实践的例子,我们能够真实感受到程序如何运作。良好的解释以及理论概念与实际应用的有效结合。
Ian - Archeoworks Inc.
课程 - ArcGIS Fundamentals
机器翻译