資料探勘一步到位: 原理與分類/聚類演算

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資料探勘一步到位: 原理與分類/聚類演算

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課程資訊
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課程內容
課程大綱
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1 資料探勘概論與關聯規則
01
學習資料探勘的技巧
02
資料探勘的意義
03
資料探勘的主要技術
04
資料探勘的潛在應用
05
資料探勘概念問答
06
關聯規則概念
07
關聯規則相關術語
08
支持度與信賴度之說明
09
術語認識
10
Apriori演算法概念與執行步驟
11
Apriori演算法執行範例1
12
Apriori演算法執行範例2
13
理解Apriori演算法之執行
14
如何由頻繁項目集找出關聯規則
15
由頻繁項目集找出關聯規則的作法
16
FP-Growth演算法概念與執行步驟
17
執行範例-步驟1:掃描DB
18
執行範例-步驟1:建立FP-tree
19
執行範例-步驟2:建構條件模式庫
20
執行範例-步驟2:產生頻繁項目集
21
使用FP-tree的特性
22
FP-Growth演算法的步驟細節
23
支持度與信賴度的批評
24
支持度與信賴度的批評
2 分類概念
01
分類的意義
02
衡量分類模型的正確性
03
分類概念問答
04
決策樹概念與基本建構流程
05
屬性選擇指標與屬性分割之說明
06
ID3決策樹演算法概念與執行步驟
07
ID3決策樹演算法執行範例
08
測驗:理解ID3決策樹演算法之執行
09
C4.5決策樹演算法
10
理解C4.5演算法與ID3演算法的不同
11
基礎機率概念回顧
12
簡單貝氏分類法
13
簡單貝氏分類法討論及Laplace Estimator
14
簡單貝氏分類法討論
15
貝氏信念網路
16
貝氏信念網路範例
17
貝氏信念網路的過程
3 聚類概念
01
聚類的意義
02
聚類概念問答
03
K-Means法運作概念及其演算步驟
04
K-Means法運作範例
05
K-Means法討論
06
K-Means法概念問答
07
階層聚類技術概念與基本演算法
08
三種階層聚類方法概念
09
階層聚類方法認識
10
階層聚類方法 (1):Min法及其範例、特性說明
11
理解Min階層聚類演算法
12
階層聚類方法 (2):Max法及其範例、特性說明
13
理解Max階層聚類演算法
14
階層聚類方法 (3):群平均法及其範例、特性說明
15
理解群平均階層聚類演算法
16
DBSCAN密度式聚類法概念與基本術語 (1)
17
DBSCAN密度式聚類法概念與基本術語 (2)
18
DBSCAN密度式聚類法討論
19
DBSCAN演算步驟與範例
20
DBSCAN密度式聚類法討論
21
DBSCAN密度式聚類法步驟與特性
你可以學到

讓您一堂課了解:
✔ 資料探勘原理
✔ 關聯規則的觀念與使用技巧
✔ 分類原理的觀念
✔ 分類方法、決策樹、簡單貝式分類
✔ 聚類原理的觀念
✔ K-Means、階層聚類技術、DBSCAN密度式聚類法
適合對象
✔ 對於資料處理、分析、應用有興趣者✔ 想瞭解資料分析的原理的人✔ 對統計的進階運用有興趣者
課程講師
陳士杰
陳士杰老師●國立台灣科技大學資訊工程博士●目前任職於國立聯合大學資訊管理學系●主要講授課程:-資料庫系統管理-資料庫系統實務(講授Oracle OCE認証課程)-進階資料庫系統實務(講授Oracle OCA認証課程)-機器學習與資料探勘●研究專長:資訊檢索、機器學習、資料探勘與模糊理論
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開課單位
緯育TibaMe
緯育TibaMe由全球最大資通訊集團之一的緯創資通集團於2015年正式成立,我們專注於人才培訓與平台服務,發展多元的授課模式,並結合緯育開發的雲端智能化學習系統,有效培育新世代數位化人才。在行動與雲端時代,用科技加值人才培育,持續發展創新與有效的數位教育學習服務。
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Power Automate、Zapier、Make、n8n、tldraw​ 怎麼挑選適合你的自動化工具

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從想轉職到成功轉職-學長姊現身說最真實

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常見問答
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