Galería de mapas mentales procesamiento de datos
A continuación se resume el contenido del conocimiento de la minería de datos, incluida la introducción a la minería de datos, el preprocesamiento de datos, la teoría bayesiana, el clasificador de árboles de decisión, las redes neuronales y la máquina de vectores de soporte.
Editado a las 2021-12-20 22:24:31,Este es un mapa mental sobre una breve historia del tiempo. "Una breve historia del tiempo" es una obra de divulgación científica con una influencia de gran alcance. No sólo presenta los conceptos básicos de cosmología y relatividad, sino que también analiza los agujeros negros y la expansión. del universo. temas científicos de vanguardia como la inflación y la teoría de cuerdas.
¿Cuáles son los métodos de fijación de precios para los subcontratos de proyectos bajo el modelo de contratación general EPC? EPC (Ingeniería, Adquisiciones, Construcción) significa que el contratista general es responsable de todo el proceso de diseño, adquisición, construcción e instalación del proyecto, y es responsable de los servicios de operación de prueba.
Los puntos de conocimiento que los ingenieros de Java deben dominar en cada etapa se presentan en detalle y el conocimiento es completo, espero que pueda ser útil para todos.
Este es un mapa mental sobre una breve historia del tiempo. "Una breve historia del tiempo" es una obra de divulgación científica con una influencia de gran alcance. No sólo presenta los conceptos básicos de cosmología y relatividad, sino que también analiza los agujeros negros y la expansión. del universo. temas científicos de vanguardia como la inflación y la teoría de cuerdas.
¿Cuáles son los métodos de fijación de precios para los subcontratos de proyectos bajo el modelo de contratación general EPC? EPC (Ingeniería, Adquisiciones, Construcción) significa que el contratista general es responsable de todo el proceso de diseño, adquisición, construcción e instalación del proyecto, y es responsable de los servicios de operación de prueba.
Los puntos de conocimiento que los ingenieros de Java deben dominar en cada etapa se presentan en detalle y el conocimiento es completo, espero que pueda ser útil para todos.
procesamiento de datos
CH1 Introducción a la minería de datos
Minería de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial
Marco de aprendizaje automático
Opciones de diseño de modelos de algoritmos
Conjunto de entrenamiento
equipo de prueba
Escenarios de aprendizaje automático
aprendizaje supervisado
aprendizaje semi-supervisado
transferir aprendizaje
aprendizaje sin supervisión
aprendizaje reforzado
Tareas de aprendizaje automático
devolver
Clasificación
estructurar el aprendizaje
algoritmo de aprendizaje automático
Lineal
no lineal
aprendizaje profundo
Máquinas de vectores de soporte
árbol de decisión
K vecino más cercano KNN
Introducción a los materiales de aprendizaje y la minería de datos.
datos
atributos de datos
Atributos cualitativos y atributos cuantitativos
Atributos discretos y continuos
Almacenamiento de datos y problemas
almacenamiento
tipo fisico
tipo lógico
Preprocesamiento de datos
integración de datos
Limpieza de datos
Curación de datos
conversión de datos
Problemas y métodos comunes en la minería de datos.
tecnología de minería de datos
Clasificación
matriz de confusión
curva ROC
dibujo de curva ROC
Aplicación de la curva ROC
valor AUC
agrupamiento
medida de distancia
algoritmo
solicitud
reglas de asociación
devolver
Preprocesamiento de datos (pre)
Limpieza de datos
Integración de datos
conversión de datos
reducción de datos
Preprocesamiento de datos CH2
Desaparecido, atípico, duplicado
Manejar datos faltantes
valores atípicos
factor atípico local
Limpieza de datos
conversión de datos
Descripción de datos
Selección de características
Extracción de características
Conversión y descripción de datos.
conversión de datos
Categoría de propiedad
conversión de tipo
muestreo
Conjunto de datos desequilibrado
muestra superior
muestreo de borde
Estandarización
Descripción de datos
Descripción básica
Coeficiente de correlación
Coeficiente de correlación momento-producto de Pearson
Prueba de chi-cuadrado de Pearson
Selección de funciones y extracción de funciones.
entropía
cantidad de información
ganancia de información
Análisis de componentes principales PCA
Análisis discriminante lineal LDA
Clasificador de árboles de decisión y teoría bayesiana CH3
Bayes ingenuo
teoría bayesiana
Ejemplo: comprobar si hay cáncer
Clasificador ingenuo de Bayes
condicionalmente independiente
suavizado laplaciano
árbol de decisión
ID3
entropía
Selección de atributos
marco ID3
Clasificación de poda de árboles de decisión.
Desviación de entropía
Árbol de decisión del carrito
Árbol de clasificación del carrito
índice de Gini
Árbol de regresión del carrito.
punto de división óptimo
poda
Red neuronal CH4
perceptrón
Para conjuntos de datos linealmente separables
Y o puerta
método de descenso de gradiente
Derivación de la función de pérdida
Función de pérdida de mínimos cuadrados
Puerta NAND
Otros modelos lineales
regresión lineal
error empírico
Cálculo de parámetros
término regular
Función logística
Curva logística
Distribución logística
Regresión logística
función de probabilidad
estimación de máxima verosimilitud
Entropía cruzada y divergencia KL
Problema de clasificación múltiple
Softmax regresa
perceptrón multicapa
CNN-RNN-Transformadores
Máquina de vectores de soporte CH5