心智圖資源庫 資料探勘
以下總結了資料探勘的知識內容,包含資料探勘簡介、資料預處理、貝葉斯理論、決策樹分類器、神經網路、支援向量機。
編輯於2021-12-20 22:24:31이것은 (III) 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제에 대한 마인드 맵이며, 주요 함량은 다음을 포함한다 : 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제 (HIF-PHI)는 신장 빈혈의 치료를위한 새로운 소형 분자 경구 약물이다. 1. HIF-PHI 복용량 선택 및 조정. Rosalasstat의 초기 용량, 2. HIF-PHI 사용 중 모니터링, 3. 부작용 및 예방 조치.
이것은 Kuka Industrial Robots의 개발 및 Kuka Industrial Robot의 모션 제어 지침에 대한 마인드 맵입니다. 주요 내용에는 쿠카 산업 로봇의 역사, 쿠카 산업 로봇의 특성, 쿠카 산업 로봇의 응용 분야, 2. 포장 프로세스에서 쿠카 로봇은 빠르고 일관된 포장 작업을 달성하고 포장 효율성을 높이며 인건비를 줄입니다. 2. 인건비 감소 : 자동화는 운영자에 대한 의존성을 줄입니다. 3. 조립 품질 향상 : 정확한 제어는 인간 오류를 줄입니다.
408 컴퓨터 네트워크가 너무 어렵습니까? 두려워하지 마세요! 나는 피를 구토하고 지식 맥락을 명확히하는 데 도움이되는 매우 실용적인 마인드 맵을 분류했습니다. 컨텐츠는 매우 완전합니다. 네트워크 아키텍처에서 응용 프로그램 계층, TCP/IP 프로토콜, 서브넷 디비전 및 기타 핵심 포인트에 이르기까지 원칙을 철저히 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 📈 명확한 논리 : Mindmas 보물, 당신은 드문 기회가 있습니다. 서둘러! 이 마인드 맵을 사용하여 408 컴퓨터 네트워크의 학습 경로에서 바람과 파도를 타고 성공적으로 해변을 얻으십시오! 도움이 필요한 친구들과 공유해야합니다!
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이것은 Kuka Industrial Robots의 개발 및 Kuka Industrial Robot의 모션 제어 지침에 대한 마인드 맵입니다. 주요 내용에는 쿠카 산업 로봇의 역사, 쿠카 산업 로봇의 특성, 쿠카 산업 로봇의 응용 분야, 2. 포장 프로세스에서 쿠카 로봇은 빠르고 일관된 포장 작업을 달성하고 포장 효율성을 높이며 인건비를 줄입니다. 2. 인건비 감소 : 자동화는 운영자에 대한 의존성을 줄입니다. 3. 조립 품질 향상 : 정확한 제어는 인간 오류를 줄입니다.
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資料探勘
CH1 資料探勘簡介
資料探勘、機器學習和人工智慧
機器學習框架
演算法模型設計選擇
訓練集
測試集
機器學習場景
監督學習
半監督學習
遷移學習
無監督學習
強化學習
機器學習任務
回歸
分類
結構學習
機器學習演算法
線性
非線性
深度學習
支援向量機
決策樹
K近鄰 KNN
學習資料與資料探勘簡介
數據
資料屬性
定性屬性與定量屬性
離散屬性和連續屬性
資料的儲存和問題
儲存
物理型
邏輯型
資料預處理
數據集成
資料清洗
資料規約
資料轉換
資料探勘中的常見問題和方法
資料探勘技術
分類
混淆矩陣
ROC曲線
ROC曲線繪製
ROC曲線應用
AUC值
聚類
距離測量
演算法
應用
關聯規則
回歸
資料預處理(預)
資料清洗
數據整合
資料轉換
數據縮減
CH2 資料預處理
缺失、離群、重複
處理缺失的數據
離群點
局部離群因子
資料清洗
資料轉換
數據描述
特徵選擇
特徵提取
資料轉換與描述
資料轉換
屬性類別
類型轉換
取樣
不平衡的資料集
向上採樣
邊緣取樣
標準化
數據描述
基本描述
相關係數
皮爾遜積矩相關係數
皮爾遜卡方檢驗
特徵選擇和特徵提取
熵
資訊量
資訊增益
主成分分析PCA
線性判別分析LDA
CH3 貝葉斯理論&決策樹分類器
樸素貝葉斯
貝葉斯理論
實例:檢查癌症
樸素貝葉斯分類器
條件獨立
拉普拉斯平滑
決策樹
ID3
熵
屬性選擇
ID3框架
決策樹剪枝分類
熵值偏差
CART決策樹
CART分類樹
基尼指數
CART回歸樹
最優切分點
剪枝
CH4 神經網絡
感知機
針對線性可分資料集
與或門
梯度下降法
損失函數推導
最小平方法損失函數
NAND與非門
其他線性模型
線性迴歸
經驗誤差
參數計算
正規項
Logistic函數
Logistic曲線
Logistic分佈
邏輯迴歸
似然函數
極大似然估計
交叉熵&KL散度
多分類問題
Softmax回歸
多層感知機
CNN-RNN-Transformers
CH5 支援向量機