SALFORD PREDICTIVE MODELER

초급 비디오

트리 기반의 기계 학습 소개
섹션 1: 회귀 분석(양적 목표)

Minitab 데이터 마이닝 소프트웨어의 기본 사항에 대해 배웁니다.

회귀 분석을 위한 CART 결정 트리 소개

25:40

결정 트리(CART®)를 방정식으로 작성하는 방법

11:26

How are Variable Interactions Modeled in Decision Trees (CART®)?

8:45

회귀 분석을 위한 Random Forests 소개

14:59

회귀 분석을 위한 스토캐스틱 경사 부스팅 소개

권장 사항: 이 비디오를 보기 전에 "회귀 분석을 위한 CART® 결정 트리 소개"를 보시기 바랍니다.

39:49

MARS 비선형 회귀 분석 스플라인 소개

권장 사항: 이 비디오를 보기 전에 "회귀 분석을 위한 CART® 결정 트리 소개"를 보시기 바랍니다.

1:21:50

트리 기반의 기계 학습 소개
섹션 2: 분류(범주형 목표)

분류를 위한 CART 결정 트리 소개

32:24

분류를 위한 Random Forests 소개

권장 사항: 이 비디오를 보기 전에 "분류를 위한 CART 결정 트리 소개"를 보시기 바랍니다.

20:57

분류를 위한 스토캐스틱 경사 부스팅 소개

권장 사항: 이 비디오를 보기 전에 "분류를 위한 CART 결정 트리 소개"를 보시기 바랍니다.

37:07

추가 초급 비디오

데이터 마이닝 소개

1:02:22

경사 부스팅(TreeNet®) 소개

11:26

비선형 회귀 분석(MARS®) 소개

53:43

Random Forests® 소개

9:41

CART® 결정 트리 소개

1:00:06

MINITAB 제품의 이점

Minitab 제품을 사용하여 기업들은 스마트 데이터 분석을 통해
효율을 향상하고 품질을 개선할 수 있습니다.

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Minitab의 통합 기계 학습 소프트웨어 제품군

CART®

SPM’s CART® 모형화 엔진은 첨단 분석 분야에 혁신을 가져온 궁극의 분류 트리로서, 데이터 과학의 신세계를 시작했습니다.

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Random Forests®

Random Forests®는 여러 대체 분석, 랜덤화 전략 및 앙상블 학습의 성능을 이용하는 모형화 엔진입니다.

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MARS®

MARS® 모형화 엔진은 전통적인 회귀 분석과 유사한 형식의 결과를 선호하면서 본질적 비선형성 및 교호작용을 캡처하는 사용자에게 이상적입니다.

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TreeNet®

TreeNet® 경사 부스팅은 SPM의 가장 유연하고 강력한 데이터 마이닝 도구로서, 극도로 정확한 모형을 일관적으로 생성할 수 있습니다.

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가격

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University Program

Minitab의 University Program은 SPM®, CART®, MARS®, TreeNet® , Random Forests® 등의 모형화 엔진을 대폭 인하된 라이센스 사용료로 교육 기관에 제공합니다.

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자동화

대표적인 모델 분석가가 작업을 구조화하는 방법에서 영감을 받은 70여 개의 기본 제공 시나리오로 구성된 실험입니다.

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