Willkommen bei Clusteranalyse, Assoziationsanalyse und Modellbewertung. In diesem Kurs beginnen wir mit einer Erkundung der Cluster-Analyse und Segmentierung und erörtern, wie Techniken wie Collaborative Filtering und Association Rules Mining angewendet werden können. Wir werden auch erklären, wie ein Modell auf seine Leistung hin bewertet werden kann, und die Unterschiede zwischen den Analysetypen und deren Anwendung erläutern.
Clusteranalyse, Assoziationsanalyse und Modellbewertung
Clusteranalyse, Assoziationsanalyse und Modellbewertung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Grundlagen der Datenwissenschaft
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozent: Julie Pai
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Kurs
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4.6
(39 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
3 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Clusteranalyse und Segmentierung
Kollaborative Filterung und Warenkorbanalyse
Anwendungen von Klassifizierungs- und Regressionsmodellen zur Vorhersage
Wichtige Details
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Willkommen zu Modul 1, Clusteranalyse und Segmentierung. In diesem Modul beschäftigen wir uns mit der Clusteranalyse, einem beliebten Algorithmus für unüberwachtes Lernen. Wir werden auch die beiden wichtigsten Arten der Clusteranalyse besprechen und mögliche Anwendungen in verschiedenen Branchen diskutieren.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren1 Diskussionsthema
Willkommen zu Modul 2, Collaborative Filtering, Association Rules Mining & Market Basket Analysis. In diesem Modul beginnen wir mit einer Erklärung der kollaborativen Filterung und des Assoziationsregel-Minings und wie diese Techniken für automatische Vorhersagen verwendet werden. Außerdem werden wir uns die verschiedenen gängigen Anwendungen der Warenkorbanalyse genauer ansehen.
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1 Video1 Lektüre1 Quiz
Willkommen zu Modul 3, Klassifizierungsvorhersagemodelle. In diesem Modul erläutern wir zunächst, wie Vorhersagemodelle vom Typ Klassifizierung auf ihre Leistung hin bewertet werden und wie eine Konfusionsmatrix dabei helfen kann, diese Leistung zu visualisieren. Wir werden auch die Anwendbarkeit der Clusteranalyse erörtern und wie sie zur Erkennung seltener Ereignisse wie betrügerischer Transaktionen eingesetzt werden kann.
Das ist alles enthalten
1 Video2 Lektüren1 Diskussionsthema
Willkommen zu Modul 4, Vorhersagemodelle vom Typ Regression. In diesem Modul werden wir uns ansehen, wie Regressionsanalysen sowohl für Hypothesentests als auch für Vorhersagen verwendet werden und wie ein Streudiagramm genutzt werden kann, um die Beziehung zwischen zwei Variablen besser zu verstehen. Außerdem werden wir die Unterschiede zwischen einer Korrelationsanalyse und einer Regressionsanalyse erörtern und einen Blick auf die einfache gegenüber der multiplen Regression werfen.
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Dozent
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