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证书
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
客户评论 (4)
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
他涵盖的所有主题,包括示例。同时解释了这些内容如何对我们的日常工作有帮助。
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
课程 - QGIS for Geographic Information System
机器翻译
我非常喜欢这次培训。我发现所有模块都适用于我工作中试图解决的问题。培训与jupyter notebooks的集成令人印象深刻。
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
课程 - Python for Geographic Information System (GIS)
机器翻译
我最喜欢这次培训的是它的组织和地点
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
课程 - ArcGIS for Spatial Analysis
机器翻译