Einführungsvideos
SALFORD PREDICTIVE MODELER
Einführung in das baumbasierte maschinelle Lernen
Abschnitt 1: Regression (quantitative Sollwerte)
Grundlagen der Data Mining-Software von Minitab.
Einführung in CART-Entscheidungsbäume für die Regression ›
25:40
Schreiben eines Entscheidungsbaums (CART®) als Gleichung ›
11:26
Wie werden Wechselwirkungen zwischen Variablen in Entscheidungsbäumen (CART®) modelliert? ›
8:45
Einführung in Random Forests für die Regression ›
14:59
Einführung in das stochastische Gradient Boosting für die Regression ›
Empfehlung: Sehen Sie sich vor diesem Video das Video „Einführung in CART®-Entscheidungsbäume für die Regression“ an.
39:49
Einführung in nichtlineare MARS-Regressions-Splines ›
Empfehlung: Sehen Sie sich vor diesem Video das Video „Einführung in CART®-Entscheidungsbäume für die Regression“ an.
1:21:50
Einführung in das baumbasierte maschinelle Lernen
Abschnitt 2: Klassifikation (kategorische Sollwerte)
Einführung in CART-Entscheidungsbäume für die Klassifikation ›
32:24
Einführung in Random Forests für die Klassifikation ›
Empfehlung: Sehen Sie sich vor diesem Video das Video „Einführung in CART-Entscheidungsbäume für die Klassifikation“ an.
20:57
Einführung in das stochastische Gradient Boosting für die Klassifikation ›
Empfehlung: Sehen Sie sich vor diesem Video das Video „Einführung in CART-Entscheidungsbäume für die Klassifikation“ an.
37:07
Weitere Einführungsvideos
Einführung in Data Mining ›
1:02:22
Einführung in Gradient Boosting (TreeNet®) ›
11:26
Einführung in die nichtlineare Regression (MARS®) ›
53:43
Einführung in Random Forests® ›
9:41
Einführung in CART®-Entscheidungsbäume ›
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
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.
Random Forests®
Das Random Forests®-Modellierungsmodul nutzt die Leistungsstärke von verschiedenen alternativen Analysen, Zufallsstrategien und Ensemble Learning.
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.
TreeNet®
TreeNet® Gradient Boosting ist das flexibelste und leistungsstärkste Data Mining-Werkzeug des SPM und liefert durchgängig extrem genaue Modelle.
Preise
Wenden Sie sich an uns, um Informationen zu Preisen zu erhalten.
Programm für Universitäten
Unser Programm für Universitäten umfasst die Modellierungsmodule SPM®, CART®, MARS®, TreeNet® und Random Forests® und bietet deutlich reduzierte Lizenzierungsgebühren für Bildungseinrichtungen.
Automatisierung
Über 70 vordefinierte Szenarios (im Grunde Experimente), die darauf basieren, wie führende Modellanalytiker ihre Arbeit strukturieren.