Aprendizaje automático con Java y Weka: sitio del curso gratuito

Aprendizaje automático con Java y Weka: sitio del curso gratuito

Aprendizaje automático y aprendizaje estadístico con Java

Lo que aprenderás

Aprendizaje automático con Java y Weka: sitio del curso gratuito

  • Cree un producto de datos utilizando Weka y Java

Requisitos

  • Habilidades informáticas, Programación Java

Descripción

Este es el curso breve para aprender programación Java para aprendizaje automático y aprendizaje estadístico con la biblioteca de Weka. En el proceso de minería de datos CRISP-DM, el aprendizaje automático se encuentra en la etapa de modelado y evaluación. Necesitará saber algo de programación en Java, y puede aprender programación en Java con mi curso “Cree su calculadora: aprenda los conceptos básicos de programación en Java rápidamente”. Aprenderá Programación Java para el aprendizaje automático y podrá entrenar sus propios modelos de predicción con Bayes ingenuo, árbol de decisiones, knn, red neuronal, regresión lineal y evaluar sus modelos muy pronto después de aprender el curso.

Contenido

  1. Introducción
  2. Empezando
  3. El Primeros Pasos 2
  4. Primeros pasos 3
  5. Proceso de minería de datos
  6. Conjunto de datos
  7. Conjunto de datos dividido de entrenamiento y prueba
  8. Cree una aplicación Java usando Netbeans con Weka Jar
  9. Regresión lineal simple
  10. Regresión lineal usando Weka y Java
  11. Regresión lineal usando Weka y Java 2

Curso de aprendizaje automático con Java y Weka

  1. Regresión lineal usando Weka y Java 3
  2. Agrupación de KMeans
  3. Agrupación de KMeans en Weka y Java
  4. Agrupación de aglomeraciones
  5. Clustering de aglomeración en Weka y Java
  6. Árbol de decisión algoritmo ID3
  7. Árbol de decisión en Weka y Java
  8. Clasificación KNN
  9. KNN en Weka y Java
  10. Clasificación ingenua de Bayes
  11. Bayes ingenuo en Weka y Java
  12. Clasificación de redes neuronales
  13. Red neuronal en Weka y Java
  14. ¿Qué algoritmo utilizar?
  15. Evaluación del modelo
  16. Evaluación de modelos en Weka y Java
  17. Cree un software de minería de datos
  18. Crear un software de minería de datos 2
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