bởi Duy Ho
khoa hoc phan tich du lieu voi knime | hồ đức duy

Decision Tree với KNIME

Khóa học Decision Tree với KNIME giúp học viên hiểu rõ và ứng dụng các cây quyết định trong phân tích dữ liệu và học máy bằng công cụ KNIME. Học viên sẽ học về các thuật toán cây quyết định như C5.0, CART, và Regression Trees, cũng như ứng dụng thực tế của chúng.

ho duc duy 1 | hồ đức duy

Giảng viên hướng dẫn: Hồ Đức Duy, EMBA & SE +2 giảng viên

Mã code: DTK02

4/5

Khoá học nâng cao

Thời gian làm việc khoảng 22 giờ

Hình thức linh động: online và workshop

Lợi ích từ khoá học

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ:

khoa hoc phan tich du lieu voi knime 1 | hồ đức duy

Các Chủ Đề Decision Tree với KNIME

Khóa học này nhằm trang bị cho học viên những kiến thức và kỹ năng cần thiết để sử dụng KNIME, một nền tảng mã nguồn mở cho phân tích dữ liệu và học máy. Học viên sẽ học cách sử dụng KNIME để truy cập dữ liệu, khám phá, tích hợp và xây dựng các mô hình học máy.

knime

Giới thiệu về mục tiêu khoá học

  • Cây quyết định là gì?
  • Ưu và nhược điểm
  • Giới thiệu KNIME
  • Tổng quan về thuật toán cây quyết định
  • Ross Quinlan, ID3, C4.5, và C5.0
  • Tính toán entropy
  • Xử lý dữ liệu thiếu
  • Tập dữ liệu Give Me Some Credit
  • Cài đặt KNIME cho C4.5
  • Xử lý biến danh nghĩa và biến liên tục
  • Đánh giá độ chính xác của cây C4.5
  • Khi nào tắt pruning
  • Leo Breiman và CART
  • Hệ số Gini
  • Xử lý dữ liệu thiếu
  • Cài đặt KNIME cho CART
  • Xử lý biến danh nghĩa
  • Đánh giá độ chính xác của cây CART
  • Tập dữ liệu MPG
  • Ví dụ cây hồi quy
  • Toán học đằng sau cây hồi quy
  • Xử lý biến danh nghĩa và biến thứ tự
  • Lựa chọn các biến còn thiếu
  • Biểu đồ đường
  • Độ chính xác
  • Giới thiệu Logistic Model Trees
  • Các quy tắc
  • Giới thiệu về random forest
  • So sánh hai mô hình
  • Giảm dữ liệu với random forests

Yêu cầu

Đề xuất các khoá học phân tích dữ liệu

Liên hệ đăng ký

Liên hệ với chúng tôi ngay để nhận tư vấn miễn phí về các khoá học Decision Tree với KNIME