مدلسازی درختان تصمیم را با استفاده از R به روشی ساده بیاموزید
درختان تصمیم را با استفاده از R با مطالعه موردی برای پیشبینی پیشفرض وام بانکی بیاموزید
فراتر از الگوریتم های درخت تصمیم گیری پایه در KNIME با دسترسی به الگوریتم های درخت تصمیم و القاء قانون مبتنی بر WEKA، R و Python از داخل پلت فرم KNIME.
درختان تصمیم و تکنیک های ترکیبی در استودیو R. Bagging، Random Forest، GBM، AdaBoost و XGBoost در برنامه نویسی R
مهارت های علم داده خود را گسترش دهید و پایه ای قوی در یادگیری ماشین ایجاد کنید.
نحوه ساخت درخت تصمیم در پایتون برای اندازه گیری ناخالصی در پارتیشن و بهبود نتایج پروژه های یادگیری ماشین را بیاموزید.
درختان تصمیم گیری و تکنیک های ترکیبی در پایتون نحوه اجرای Bagging، Random Forest، GBM، AdaBoost XGBoost در پایتون
"دانشمندان داده از یکی از پردرآمدترین مشاغل برخوردارند، با میانگین حقوق 120000 دلار طبق گفته های Glassdoor and Indeed. این فقط یک میانگین است! و j... نیست."
با کاوش در مفاهیم الگوریتم درخت تصمیم گیری پیشرفته، به سمت تسلط بر یادگیری ماشین کار کنید. با الگوریتم های QUEST و C5.0 و چند موضوع پیشرفته آشنا شوید.
با کاوش در مفاهیم پیشرفته الگوریتم درخت تصمیم ، به سمت تسلط بر یادگیری ماشین تلاش کنید. درباره الگوریتم های QUEST و C5.0 و چند مبحث پیشرفته اطلاعات کسب کنید.
با کاوش در IBM SPSS Modeler و کسب اطلاعات در مورد CHAID و C&RT ، بنیادی قوی در ML ایجاد کنید. این دوره برای کمک به گسترش مهارت های دانش داده شما طراحی شده است.