Методы машинного обучения - доступно и наглядно!
KNIME позволяет наблюдать за каждым шагом рабочего процесса, делая его полностью прозрачным, а также с легкостью воспроизводить аналитические процедуры для новых данных и экспортировать рабочие процессы в любые подходящие форматы. Поддержка скриптов на языках R и Python делает KNIME универсальным и самодостаточным инструментом анализа.
Книга посвящена интеллектуальному анализу данных с помощью KNIME – инструмента с открытым исходным кодом и визуальным интерфейсом разработки. Настраиваемые узлы аналитической системы можно перетаскивать мышью в среду выполнения, компонуя из них интерактивный граф. На страницах книги вы найдете подробное описание наиболее распространенных методов машинного обучения, таких как линейная и логистическая регрессия, кластерный анализ, деревья решений, нейронные сети и т.д. Вы также научитесь реализовывать эти методы на практике с применением KNIME.
Основные темы:
- введение в KNIME;
- постановка аналитической задачи
- и предварительная подготовка данных;
- конструирование признаков и снижение размерности;
- реализация методов машинного обучения
- на практике с помощью KNIME.
Издание адресовано специалистам, работающим с KNIME, и всем желающим изучить основы машинного обучения при помощи удобного бесплатного инструмента.
