Der Kurs "Analyse von Assoziationsregeln und Ausreißern" führt die Teilnehmer in die grundlegenden Konzepte von Methoden des unüberwachten Lernens ein und konzentriert sich dabei auf Assoziationsregeln und die Erkennung von Ausreißern. Die Teilnehmer werden sich mit häufigen Mustern und Assoziationsregeln befassen und Einblicke in Apriori Algorithmen und Constraint-basiertes Assoziationsregel-Mining gewinnen. Darüber hinaus werden die Teilnehmer Methoden zur Erkennung von Ausreißern erforschen und dabei ein tiefes Verständnis für kontextbezogene Ausreißer entwickeln. Durch interaktive Tutorien und praktische Fallstudien werden die Studenten praktische Erfahrungen in der Anwendung von Assoziationsregeln und Ausreißer-Erkennungstechniken auf verschiedene Datensätze sammeln. Lernziele: Am Ende dieses Kurses werden die Studenten in der Lage sein: 1. Die Prinzipien und die Bedeutung von Methoden des Unüberwachten Lernens, insbesondere Assoziationsregeln und Ausreißer-Erkennung, zu verstehen. 2. Die Konzepte und Anwendungen von häufigen Mustern und Assoziationsregeln bei der Entdeckung interessanter Beziehungen zwischen Objekten verstehen. 3. Erforschen Sie Apriori Algorithmen, um häufige Elemente effizient zu finden und Assoziationsregeln zu generieren. 4. Implementierung und Interpretation von Support-, Konfidenz- und Lift-Metriken bei der Suche nach Assoziationsregeln. 5. Das Konzept des Constraint-basierten Assoziationsregel-Minings und seine Rolle bei der Erfassung spezifischer Assoziationsmuster verstehen. 6. Analysieren Sie die Bedeutung der Ausreißer-Erkennung in der Datenanalyse und in realen Anwendungen. 7. Anwendung verschiedener Methoden zur Erkennung von Ausreißern, einschließlich statistischer und abstandsbasierter Ansätze, um anomale Datenpunkte zu identifizieren. 8. Verständnis von kontextuellen Ausreißern und kontextuellen Ausreißer-Erkennungstechniken zur Erfassung von Ausreißern in bestimmten Kontexten. 9. Wenden Sie Assoziationsregeln und Techniken zur Erkennung von Ausreißern in realen Fallstudien an, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Während des gesamten Kurses werden die Teilnehmer aktiv an Tutorien und Fallstudien teilnehmen, um ihre Fähigkeiten im Bereich Assoziationsregel-Mining und Erkennung von Ausreißern zu stärken und praktische Erfahrungen in der Anwendung dieser Techniken auf verschiedene Datensätze zu sammeln. Durch das Erreichen der Lernziele werden die Teilnehmer gut gerüstet sein, um bei unüberwachten Lernaufgaben zu glänzen und fundierte Entscheidungen unter Verwendung von Assoziationsregeln und Ausreißer-Erkennungstechniken zu treffen.



Analyse von Assoziationsregeln
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Datenanalyse mit Python
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Dozent: Di Wu
2.533 bereits angemeldet
Bei enthalten
(12 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verstehen der Prinzipien und der Bedeutung von unüberwachten Lernmethoden, insbesondere Assoziationsregeln und Ausreißererkennung
Verstehen der Konzepte und Anwendungen häufiger Muster und Assoziationsregeln zur Entdeckung interessanter Beziehungen zwischen Elementen.
Anwendung verschiedener Methoden zur Erkennung von Ausreißern, einschließlich statistischer und abstandsbasierter Ansätze, um anomale Datenpunkte zu identifizieren.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Feature Technik
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Anomalie-Erkennung
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Data-Mining
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5 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 5 Module
Diese Woche bietet eine Einführung in das Unüberwachte Lernen und die Analyse von Assoziationsregeln. Sie werden häufige Elemente erforschen und ihre Bedeutung bei der Entdeckung von Mustern in Transaktionsdaten verstehen. Sie werden auch Assoziationsregeln untersuchen, wie z. B. Support-, Konfidenz- und Lift-Metriken als Schlüsselindikatoren für die Qualität von Assoziationsregeln.
Das ist alles enthalten
2 Videos4 Lektüren1 Aufgabe
In dieser Woche werden wir uns kurz mit der Auswertung von Assoziationsregeln befassen, z. B. mit geschlossenen und maximalen Mustern.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Aufgabe
In dieser Woche geht es um den Algorithmus Apriori und FP Growth, eine Schlüsselmethode für effizientes Frequent-Itemet-Mining.
Das ist alles enthalten
2 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
In dieser Woche werden Sie die Bedeutung der Erkennung von Ausreißern und ihre Rolle bei der Identifizierung ungewöhnlicher Datenpunkte untersuchen.
Das ist alles enthalten
1 Video2 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
In der letzten Woche steht eine umfassende Fallstudie im Mittelpunkt, in der Sie Techniken zur Ermittlung von Assoziationsregeln und Ausreißern anwenden werden, um ein reales Problem zu lösen.
Das ist alles enthalten
1 Lektüre1 Aufgabe1 Diskussionsthema
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