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数据挖掘之决策树详解

数据挖掘之决策树详解

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课程介绍

课程介绍:

决策树是数据挖掘中分类算法里最常用的一种模型,它简单、易用、更便于业务人员理解,本次的《决策树详解》从理论到案例,逐步剖析算法里每一个环节、每一个参数,尽最大可能让大家对决策树模型有一个深入、透彻的了解

课程目录:

章节1: 决策树模型原理概述 

课时1 决策树模型原理与度量标准 
课时2 决策树模型原理—分裂算法 
课时3 决策树模型原理—分裂算法-连续变量 
课时4 决策树模型原理—剪枝算法
课时5 决策树模型原理—损失矩阵 
课时6 决策树模型原理—Boosting技术 
课时7 决策树模型原理—模型评价
 
章节2: clementine工具介绍 

课时8 clementine工具介绍 
课时9 clementine工具介绍—窗口介绍 
课时10 如何清洗数据实战处理(一) 
课时11 如何清洗数据实战处理(二)
课时12 如何清洗数据实战处理(三)
课时13 如何清洗数据实战处理(四) 
课时14 clementine工具介绍—建模C5.0概述 
课时15 如何用了解数据分布与特性并进行预处理  
课时16 Clementine数据挖掘方法概述-C5实际演示 
课时17 Clementine数据挖掘方法概述-模型效果检验(一) 
课时18 Clementine数据挖掘方法概述-模型效果检验(二)

章节3: 决策树模型原理-案例分享 

课时19 决策树模型原理-实战案例分享
课时20 案例分享—模型评估