Einführungsvideos

SALFORD PREDICTIVE MODELER

Einführung in das baumbasierte maschinelle Lernen
Abschnitt 1: Regression (quantitative Sollwerte)

Grundlagen der Data Mining-Software von Minitab.

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Einführung in CART-Entscheidungsbäume für die Regression

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25:40

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Schreiben eines Entscheidungsbaums (CART®) als Gleichung

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11:26

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Wie werden Wechselwirkungen zwischen Variablen in Entscheidungsbäumen (CART®) modelliert?

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8:45

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Einführung in Random Forests für die Regression

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14:59

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Einführung in das stochastische Gradient Boosting für die Regression

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Empfehlung: Sehen Sie sich vor diesem Video das Video „Einführung in CART®-Entscheidungsbäume für die Regression“ an.

39:49

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Einführung in nichtlineare MARS-Regressions-Splines

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1:21:50

Einführung in das baumbasierte maschinelle Lernen
Abschnitt 2: Klassifikation (kategorische Sollwerte)

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Einführung in CART-Entscheidungsbäume für die Klassifikation

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32:24

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Einführung in Random Forests für die Klassifikation

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20:57

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Einführung in das stochastische Gradient Boosting für die Klassifikation

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37:07

Weitere Einführungsvideos

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Einführung in Data Mining

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Einführung in Gradient Boosting (TreeNet®)

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Einführung in die nichtlineare Regression (MARS®)

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53:43

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Einführung in Random Forests®

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9:41

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Einführung in CART®-Entscheidungsbäume

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1:00:06

UNSER UNTERNEHMEN

Minitab unterstützt Unternehmen dabei, durch intelligente Datenanalysen
die Effizienz zu steigern und die Qualität zu verbessern.

Salford Predictive Modeler® 8
Die integrierte Softwaresuite für das maschinelle Lernen von Minitab

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CART®

Bei dem CART®-Modellierungsmodul des SPM handelt es sich um einen ultimativen Klassifikationsbaum, mit dem das Feld der komplexen Analysen revolutioniert und das heutige Zeitalter der Datenwissenschaft eingeläutet wurde.

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Das Random Forests®-Modellierungsmodul nutzt die Leistungsstärke von verschiedenen alternativen Analysen, Zufallsstrategien und Ensemble Learning.

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MARS®

Das MARS®-Modellierungsmodul ist ideal für Benutzer, die Ergebnisse in einer Form bevorzugen, die der herkömmlichen Regression ähnelt, während gleichzeitig wesentliche Abweichungen von der Linearität und Wechselwirkungen erfasst werden.

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TreeNet® Gradient Boosting ist das flexibelste und leistungsstärkste Data Mining-Werkzeug des SPM und liefert durchgängig extrem genaue Modelle.

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Unser Programm für Universitäten umfasst die Modellierungsmodule SPM®, CART®, MARS®, TreeNet® und Random Forests® und bietet deutlich reduzierte Lizenzierungsgebühren für Bildungseinrichtungen.

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Über 70 vordefinierte Szenarios (im Grunde Experimente), die darauf basieren, wie führende Modellanalytiker ihre Arbeit strukturieren.