Вход
Войти

сбор данных

Ниже обобщается содержание знаний по интеллектуальному анализу данных, включая введение в интеллектуальный анализ данных, предварительную обработку данных, байесовскую теорию, классификатор дерева решений, нейронную сеть и машину опорных векторов.

Отредактировано в 2021-12-20 22:24:31

WSysQn6v

Недавние работы Смотреть другие работы>>

сбор данных

WSysQn6v

Недавние работы Смотреть другие работы>>

Рекомендовано вам
Структура

Инструмент интеллектуального анализа данных —— WEKA
- 1
WSysQn6v
Карта разума технологии интеллектуального анализа и анализа данных
- 2
WSysQn6v
распознавание образов
- 3
ArteVeloce

сбор данных

CH1 Введение в интеллектуальный анализ данных

Интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и искусственный интеллект

Структура машинного обучения

Выбор конструкции модели алгоритма

Обучающий набор

тестовый набор

Сценарии машинного обучения

контролируемое обучение

полуконтролируемое обучение

трансферное обучение

обучение без присмотра

обучение с подкреплением

Задачи машинного обучения

возвращаться

Классификация

структурное обучение

алгоритм машинного обучения

Линейный

нелинейный

глубокое обучение

Машины опорных векторов

Древо решений

K ближайший сосед KNN

Введение в учебные материалы и интеллектуальный анализ данных

данные

атрибуты данных

Качественные атрибуты и количественные атрибуты

Дискретные и непрерывные атрибуты

Хранение данных и проблемы

хранилище

физический тип

логический тип

Предварительная обработка данных

интеграция данных

Очистка данных

Курирование данных

конверсия данных

Общие проблемы и методы интеллектуального анализа данных

технология интеллектуального анализа данных

Классификация

матрица путаницы

ROC-кривая

Рисование кривой ROC

Приложение кривой ROC

Значение AUC

кластеризация

мера расстояния

алгоритм

приложение

Правила ассоциации

возвращаться

Предварительная обработка данных (предварительная)

Очистка данных

Интеграция данных

конверсия данных

сжатие данных

Предварительная обработка данных CH2

Отсутствует, выброс, дубликат

Обработка недостающих данных

выбросы

локальный фактор выброса

Очистка данных

конверсия данных

Описание данных

Выбор функции

Извлечение признаков

Преобразование и описание данных

конверсия данных

Категория недвижимости

преобразование типов

выборка

Несбалансированный набор данных

повышающая дискретизация

выборка границ

стандартизация

Описание данных

Основное описание

Коэффициент корреляции

Коэффициент корреляции момента произведения Пирсона

Критерий хи-квадрат Пирсона

Выбор функций и извлечение функций

энтропия

количество информации

получение информации

Анализ главных компонентов PCA

Линейный дискриминантный анализ LDA

CH3 Байесовская теория и классификатор дерева решений

Наивный Байес

Байесовская теория

Пример: проверка на рак

Наивный классификатор Байеса

условно независимый

Лапласово сглаживание

Древо решений

ID3

энтропия

Выбор атрибута

Платформа ID3

Классификация обрезки дерева решений

Отклонение энтропии

Дерево решений CART

Дерево классификации CART

Индекс Джини

Дерево регрессии CART

оптимальная точка разделения

обрезка

Нейронная сеть CH4

персептрон

Для линейно разделимых наборов данных

И или ворота

метод градиентного спуска

Вывод функции потерь

Функция потерь по методу наименьших квадратов

И-НЕ-ворота

Другие линейные модели

линейная регрессия

Эмпирическая ошибка

Расчет параметров

обычный срок

Логистическая функция

Логистическая кривая

Логистическое распределение

логистическая регрессия

функция правдоподобия

оценка максимального правдоподобия

Перекрестная энтропия и расхождение KL

Проблема мультиклассификации

Софтмакс возвращается

многослойный перцептрон

CNN-RNN-Трансформеры

Машина опорных векторов CH5