Plan du cours

Introduction

  • Vue d'ensemble Weka
  • Comprendre le processus de data mining

Démarrage

  • Installation et configuration de Weka
  • Comprendre l'interface utilisateur Weka
  • Configurer l'environnement et le projet
  • Exploration de l'atelier Weka
  • Chargement et exploration de l'ensemble de données

Mise en œuvre des modèles de régression

  • Comprendre les différents modèles de régression
  • Traitement et sauvegarde des données traitées
  • Évaluer un modèle à l'aide de la validation croisée
  • Sérialisation et visualisation d'un modèle d'arbre de décision

Mise en œuvre de modèles de classification

  • Comprendre la sélection des caractéristiques et le traitement des données
  • Construire et évaluer des modèles de classification
  • Construire et visualiser un modèle d'arbre de décision
  • Coder des données textuelles sous forme numérique
  • Effectuer une classification sur des données textuelles

Mise en œuvre de modèles de regroupement

  • Comprendre le regroupement par K-moyennes
  • Normaliser et visualiser les données
  • Exécution du regroupement K-means
  • Effectuer un regroupement hiérarchique
  • Effectuer un regroupement EM

Déployer un modèle Weka

Résolution des problèmes

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance de base du processus et des techniques d'exploration de données

Public

  • Analystes de données
  • Scientifiques des données
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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