SALFORD PREDICTIVE MODELER

Vidéos de présentation

Présentation de l'auto-apprentissage par la machine fondé sur les arbres
Section 1 : Régression (cible quantitative)

Apprenez les bases des logiciels d'exploration de données de Minitab.

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Présentation des arbres de décision CART pour la régression

25:40

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Comment représenter un arbre de décision (CART®) sous forme d'équation

11:26

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Comment les interactions de variables sont-elles modélisées dans les arbres de décision (CART®) ?

8:45

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Présentation de Random Forests pour la régression

14:59

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Présentation du boosting de gradient stochastique pour la régression

Recommandation : Avant de regarder cette vidéo, regardez "Présentation des arbres de décision CART pour la régression"

39:49

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Présentation des splines de régression non linéaire MARS

Recommandation : Avant de regarder cette vidéo, regardez "Présentation des arbres de décision CART pour la régression"

1:21:50

Présentation de l'auto-apprentissage par la machine fondé sur les arbres
Section 2 : Classification (cible de catégorie)

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Présentation des arbres de décision CART pour la classification

32:24

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Présentation de Random Forests pour la classification

Recommandation : Avant de regarder cette vidéo, regardez "Présentation des arbres de décision CART pour la classification"

20:57

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Présentation du boosting de gradient stochastique pour la classification

Recommandation : Avant de regarder cette vidéo, regardez "Présentation des arbres de décision CART pour la classification"

37:07

Autres vidéos de présentation

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Présentation de l'exploration des données

1:02:22

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Présentation du boosting de gradient (TreeNet®)

11:26

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Présentation de la régression non linéaire (MARS®)

53:43

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Présentation de Random Forests®

9:41

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Présentation des arbres de décision CART®

1:00:06

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la qualité via une analyse intelligente des données.

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CART®

Le moteur de modélisation CART® de SPM est l'arbre de classification qui a révolutionné le domaine de l'analyse avancée, ouvrant une nouvelle ère dans le domaine de la science des données.

Random Forests®

Random Forests® est un moteur de modélisation qui s'appuie sur plusieurs analyses alternatives, sur des stratégies de randomisation et sur l'apprentissage ensembliste.

MARS®

Le moteur de modélisation MARS® est idéal pour les utilisateurs qui préfèrent que leurs résultats se présentent comme dans une régression traditionnelle tout en mettant en évidence les interactions et les non-linéarités essentielles.

TreeNet®

Le boosting de gradient de TreeNet® est l'outil d'exploration de données le plus flexible et puissant de SPM, capable de générer en permanence des modèles extrêmement précis.

Tarifs

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Programme Université

Notre programme Université met les moteurs de modélisation SPM®, CART®, MARS®, TreeNet® et Random Forests® à disposition de la communauté universitaire avec d'importantes remises sur les droits de licences.

Automatisation

Plus de 70 scénarios (autrement dit, expériences) intégrés, inspirés par la manière dont les plus grands analystes de modèles organisent leur travail.