Методы машинного обучения - доступно и наглядно!

KNIME позволяет наблюдать за каждым шагом рабочего процесса, делая его полностью прозрачным, а также с легкостью воспроизводить аналитические процедуры для новых данных и экспортировать рабочие процессы в любые подходящие форматы. Поддержка скриптов на языках R и Python делает KNIME универсальным и самодостаточным инструментом анализа.

Книга посвящена интеллектуальному анализу данных с помощью KNIME – инструмента с открытым исходным кодом и визуальным интерфейсом разработки. Настраиваемые узлы аналитической системы можно перетаскивать мышью в среду выполнения, компонуя из них интерактивный граф. На страницах книги вы найдете подробное описание наиболее распространенных методов машинного обучения, таких как линейная и логистическая регрессия, кластерный анализ, деревья решений, нейронные сети и т.д. Вы также научитесь реализовывать эти методы на практике с применением KNIME.

Основные темы:

• введение в KNIME;
• постановка аналитической задачи
• и предварительная подготовка данных;
• конструирование признаков и снижение размерности;
• реализация методов машинного обучения
• на практике с помощью KNIME.

Издание адресовано специалистам, работающим с KNIME, и всем желающим изучить основы машинного обучения при помощи удобного бесплатного инструмента.