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University of Colorado Boulder

Association Rules Analysis

Di Wu

Dozent: Di Wu

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 22 Stunden
3 Wochen bei 7 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Understand the principles and significance of unsupervised learning methods, specifically association rules and outlier detection

  • Grasp the concepts and applications of frequent patterns and association rules in discovering interesting relationships between items.

  • Apply various outlier detection methods, including statistical and distance-based approaches, to identify anomalous data points.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Association Rule Learning
  • Kategorie: Outlier
  • Kategorie: Apriori
  • Kategorie: Frequent Patterns
  • Kategorie: FP Growth

Wichtige Details

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5 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Analysis with Python
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 5 Module

This week provides an introduction to unsupervised learning and association rules analysis. You will explore frequent itemsets, understanding their significance in discovering patterns in transactional data. You will also explore association rules, such as support, confidence, and lift metrics as key indicators of association rule quality.

Das ist alles enthalten

2 Videos4 Lektüren1 Aufgabe

This week we will briefly discuss association rule mining, such as closed and maxed patterns.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Aufgabe

This week focuses on the Apriori and FP Growth algorithm, a key method for efficient frequent itemset mining.

Das ist alles enthalten

2 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema

Throughout this week, you will explore the significance of outlier detection and its role in identifying unusual data points.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema

The final week focuses on a comprehensive case study where you will apply association rule mining and outlier detection techniques to solve a real-world problem.

Das ist alles enthalten

1 Lektüre1 Aufgabe1 Diskussionsthema

Dozent

Di Wu
University of Colorado Boulder
18 Kurse41.020 Lernende

von

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