University of Colorado Boulder
Analyse von Assoziationsregeln

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University of Colorado Boulder

Analyse von Assoziationsregeln

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Datenanalyse mit Python

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Di Wu

Dozent: Di Wu

2.533 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8

(12 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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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

Wichtige Details

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5 Aufgaben

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Datenanalyse mit Python
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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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Dozent

Di Wu
University of Colorado Boulder
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