課程介紹
※ RapidMiner 操作環境與數據分析流程介紹
- RapidMiner 簡介與基本操作
- Clustering 聚類分析、異常值分析
- Correlation matrix 關聯矩陣分析
- 監督學習預測
時間 |
課程內容 |
10:00~12:00 |
※ RapidMiner簡介與基本操作
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介面與資料匯入流程
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運算子(Operator)類型介紹與操作練習
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Turbo Prep與Auto Model操作介紹與操作練習
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關聯矩陣介紹與操作練習
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12:00~13:30 |
午休 |
13:00~16:30 |
※ 聚群分析(非監督式學習)
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聚群分析原理K-means、異常值檢測方法
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例題練習1:異常值檢測
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例題練習2:商品聚群
※ 建立預測模型(監督式學習)
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K-fold Cross Validation原理介紹
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模型參數最佳化工具(Optimize Parameters)
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例題練習2:外骨骼固定器-應力變形預測
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綜合練習
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