Mindmap-Galerie Data-Mining
Im Folgenden wird der Wissensinhalt des Data Mining zusammengefasst, einschließlich einer Einführung in Data Mining, Datenvorverarbeitung, Bayes'sche Theorie, Entscheidungsbaumklassifikator, neuronales Netzwerk und Support-Vektor-Maschine.
Bearbeitet um 2021-12-20 22:24:31Welche Preismethoden gibt es für Projektunteraufträge im Rahmen des EPC-Generalvertragsmodells? EPC (Engineering, Procurement, Construction) bedeutet, dass der Generalunternehmer für den gesamten Prozess der Planung, Beschaffung, Konstruktion und Installation des Projekts verantwortlich ist und für die Testbetriebsdienste verantwortlich ist.
Die Wissenspunkte, die Java-Ingenieure in jeder Phase beherrschen müssen, werden ausführlich vorgestellt und das Wissen ist umfassend. Ich hoffe, es kann für alle hilfreich sein.
Das Software-Anforderungs-Engineering ist ein Schlüsselkapitel für Systemanalytiker. Zu den Kapiteln „Anforderungserhebung“ und „Anforderungsanalyse“ gehören häufig Veröffentlichungen.
Welche Preismethoden gibt es für Projektunteraufträge im Rahmen des EPC-Generalvertragsmodells? EPC (Engineering, Procurement, Construction) bedeutet, dass der Generalunternehmer für den gesamten Prozess der Planung, Beschaffung, Konstruktion und Installation des Projekts verantwortlich ist und für die Testbetriebsdienste verantwortlich ist.
Die Wissenspunkte, die Java-Ingenieure in jeder Phase beherrschen müssen, werden ausführlich vorgestellt und das Wissen ist umfassend. Ich hoffe, es kann für alle hilfreich sein.
Das Software-Anforderungs-Engineering ist ein Schlüsselkapitel für Systemanalytiker. Zu den Kapiteln „Anforderungserhebung“ und „Anforderungsanalyse“ gehören häufig Veröffentlichungen.
Data-Mining
CH1 Einführung in Data Mining
Data Mining, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
Framework für maschinelles Lernen
Designoptionen für Algorithmenmodelle
Trainingsset
Testsatz
Szenarien für maschinelles Lernen
überwachtes Lernen
halbüberwachtes Lernen
Transferlernen
unbeaufsichtigtes Lernen
Verstärkungslernen
Aufgaben des maschinellen Lernens
zurückkehren
Einstufung
Strukturiertes Lernen
Algorithmus für maschinelles Lernen
Linear
nichtlinear
tiefes Lernen
Support-Vektor-Maschinen
Entscheidungsbaum
K nächster Nachbar KNN
Einführung in Lernmaterialien und Data Mining
Daten
Datenattribute
Qualitative Attribute und quantitative Attribute
Diskrete und kontinuierliche Attribute
Datenspeicherung und Probleme
Lagerung
physischer Typ
logischer Typ
Datenvorverarbeitung
Datenintegration
Datenreinigung
Datenkuration
Datenkonvertierung
Häufige Probleme und Methoden beim Data Mining
Data-Mining-Technologie
Einstufung
Verwirrung Matrix
ROC-Kurve
ROC-Kurvenzeichnung
ROC-Kurvenanwendung
AUC-Wert
Clusterbildung
Distanzmaß
Algorithmus
Anwendung
Vereinsregeln
zurückkehren
Datenvorverarbeitung (Pre)
Datenreinigung
Datenintegration
Datenkonvertierung
Datenreduzierung
CH2-Datenvorverarbeitung
Fehlt, Ausreißer, Duplikat
Umgang mit fehlenden Daten
Ausreißer
lokaler Ausreißerfaktor
Datenreinigung
Datenkonvertierung
Daten Beschreibung
Merkmalsauswahl
Merkmalsextraktion
Datenkonvertierung und Beschreibung
Datenkonvertierung
Immobilienkategorie
Typkonvertierung
Probenahme
Unausgeglichener Datensatz
Upsampling
Kantenabtastung
Standardisierung
Daten Beschreibung
Grundlegende Beschreibung
Korrelationskoeffizient
Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient nach Pearson
Chi-Quadrat-Test nach Pearson
Merkmalsauswahl und Merkmalsextraktion
Entropie
Menge an Informationen
Informationsgewinn
Hauptkomponentenanalyse PCA
Lineare Diskriminanzanalyse LDA
CH3 Bayesianische Theorie und Entscheidungsbaumklassifikator
Naiver Bayes
Bayesianische Theorie
Beispiel: Untersuchung auf Krebs
Naiver Bayes-Klassifikator
bedingt unabhängig
Laplace-Glättung
Entscheidungsbaum
ID3
Entropie
Attributauswahl
ID3-Framework
Klassifizierung der Entscheidungsbaumbeschneidung
Entropieabweichung
CART-Entscheidungsbaum
CART-Klassifizierungsbaum
Gini-Index
CART-Regressionsbaum
optimaler Splitpunkt
Beschneidung
CH4 Neuronales Netzwerk
Perzeptron
Für linear trennbare Datensätze
UND oder Tor
Gradientenabstiegsmethode
Ableitung der Verlustfunktion
Verlustfunktion der kleinsten Quadrate
NAND NAND-Gatter
Andere lineare Modelle
lineare Regression
Empirischer Fehler
Parameterberechnung
reguläre Amtszeit
Logistikfunktion
Logistikkurve
Logistikverteilung
logistische Regression
Wahrscheinlichkeitsfunktion
Maximum-Likelihood-Schätzung
Kreuzentropie und KL-Divergenz
Problem der Mehrfachklassifizierung
Softmax kehrt zurück
mehrschichtiges Perzeptron
CNN-RNN-Transformatoren
CH5-Support-Vektor-Maschine