Referanse
Kursplan
Innføring
Kom i gang med KNIME
- Hva er KNIME?
- KNIME Analytics
- KNIME Server
Maskinlæring
- Beregningsbasert læringsteori
- Algoritmer for beregningsmessig erfaring
Forberede utviklingsmiljøet
- Installasjon og konfigurering av KNIME
KNIME-knutter
- Legge til knutter
- Åpnings- og lesing av data
- Sammenføyning, deling og filtrering av data
- Gruppering og vending av data
- Rengjøring av data
Modellering
- Opprettelse av workflows
- Importering av data
- Forberedelse av data
- Visualisering av data
- Opprettelse av beslutningstrærmodeller
- Arbeid med regressionsmodeller
- Prediksjon av data
- Sammenligning og tilpasning av data
Læringsmetoder
- Arbeid med tilfeldige skogsteknikker
- Bruk av polynomiell regresjon
- Tilordning av klasser
- Evaluering av modeller
Sammendrag og konklusjon
Krav
- Erfaring med Python
- R-erfaring
Målgruppe
- Datavitenskapsfolk
Referanser (3)
Gjøre oppgaver
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Kurs - QGIS for Geographic Information System
Maskinoversatt
Praktiske eksempler gav oss en ekte opplevelse av hvordan programmet fungerer. gode forklaringer og integrering av teoretiske konsepter og hvordan de henger sammen med praktiske anvendelser.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurs - ArcGIS Fundamentals
Maskinoversatt
Jeg ser frem til å ha en trening igjen med Any, han var virkelig bra. Jeg er bare en GIS-person, men Any forklarte alt på en måte jeg kunne forstå. Han presenterte komplekse prosesser på en enkel måte. Fortsett sånn, takk.
Lwazi Qhingana - South African National Roads Agency (SANRAL) SOC Ltd
Kurs - Python for Geographic Information System (GIS)
Maskinoversatt