Introduction to Machine Learning Models Using IBM SPSS Modeler (V18.2) SPVC [0E079G]

Type product

Introduction to Machine Learning Models Using IBM SPSS Modeler (V18.2) SPVC [0E079G]

Global Knowledge Network Netherlands B.V.
Logo van Global Knowledge Network Netherlands B.V.
Opleiderscore: starstarstarstarstar_border 7,6 Global Knowledge Network Netherlands B.V. heeft een gemiddelde beoordeling van 7,6 (uit 153 ervaringen)

Tip: meer info over het programma, prijs, en inschrijven? Download de brochure!

Beschrijving

Ontdek de verschillende trainingsmogelijkheden bij Global Knowledge

Online of op locatie er is altijd een vorm die bij je past.

Kies op welke manier jij of je team graag een training wilt volgen. Global Knowledge bied je verschillende trainingsmogelijkheden. Je kunt kiezen uit o.a. klassikaal, Virtueel Klassikaal (online), e-Learning en maatwerk. Met onze Blended oplossing kun je de verschillende trainingsvormen combineren.

OVERVIEW

This course provides an introduction to supervised models, unsupervised models, and association models. This is an application-oriented course and examples include predicting whether customers cancel their subscription, predicting property values, segment customers based on usage, and market basket analysis.

OBJECTIVES

Please refer to course overview

CONTENT

Introduction to machine learning models • Taxonomy of machine learning models • Identify measurement levels • Taxonomy of supervised models • Build and apply models in IBM SPSS Modeler Supervised models: Decision trees - CHAID • CHAID basics for categorical targets • Include categorical and continuous predictors • CHAID basics f…

Lees de volledige beschrijving

Veelgestelde vragen

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Nog niet gevonden wat je zocht? Bekijk deze onderwerpen: SPSS, IBM (overzicht), Machine learning, Bedrijfsstatistiek en Statistiek.

Ontdek de verschillende trainingsmogelijkheden bij Global Knowledge

Online of op locatie er is altijd een vorm die bij je past.

Kies op welke manier jij of je team graag een training wilt volgen. Global Knowledge bied je verschillende trainingsmogelijkheden. Je kunt kiezen uit o.a. klassikaal, Virtueel Klassikaal (online), e-Learning en maatwerk. Met onze Blended oplossing kun je de verschillende trainingsvormen combineren.

OVERVIEW

This course provides an introduction to supervised models, unsupervised models, and association models. This is an application-oriented course and examples include predicting whether customers cancel their subscription, predicting property values, segment customers based on usage, and market basket analysis.

OBJECTIVES

Please refer to course overview

CONTENT

Introduction to machine learning models • Taxonomy of machine learning models • Identify measurement levels • Taxonomy of supervised models • Build and apply models in IBM SPSS Modeler Supervised models: Decision trees - CHAID • CHAID basics for categorical targets • Include categorical and continuous predictors • CHAID basics for continuous targets • Treatment of missing values Supervised models: Decision trees - C&R Tree • C&R Tree basics for categorical targets • Include categorical and continuous predictors • C&R Tree basics for continuous targets • Treatment of missing values Evaluation measures for supervised models • Evaluation measures for categorical targets • Evaluation measures for continuous targets Supervised models: Statistical models for continuous targets - Linear regression • Linear regression basics • Include categorical predictors • Treatment of missing values Supervised models: Statistical models for categorical targets - Logistic regression • Logistic regression basics • Include categorical predictors • Treatment of missing values Supervised models: Black box models - Neural networks • Neural network basics • Include categorical and continuous predictors • Treatment of missing values Supervised models: Black box models - Ensemble models • Ensemble models basics • Improve accuracy and generalizability by boosting and bagging • Ensemble the best models Unsupervised models: K-Means and Kohonen • K-Means basics • Include categorical inputs in K-Means • Treatment of missing values in K-Means • Kohonen networks basics • Treatment of missing values in Kohonen Unsupervised models: TwoStep and Anomaly detection • TwoStep basics • TwoStep assumptions • Find the best segmentation model automatically • Anomaly detection basics • Treatment of missing values Association models: Apriori • Apriori basics • Evaluation measures • Treatment of missing values Association models: Sequence detection • Sequence detection basics • Treatment of missing values Preparing data for modeling • Examine the quality of the data • Select important predictors • Balance the data

Blijf op de hoogte van nieuwe ervaringen

Er zijn nog geen ervaringen.

Deel je ervaring

Heb je ervaring met deze cursus? Deel je ervaring en help anderen kiezen. Als dank voor de moeite doneert Springest € 1,- aan Stichting Edukans.

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Download gratis en vrijblijvend de informatiebrochure

(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
infoEr is een telefoonnummer vereist om deze informatieaanvraag in behandeling te nemen. (optioneel)

Heb je nog vragen?

(optioneel)
We slaan je gegevens op om je via e-mail en evt. telefoon verder te helpen.
Meer info vind je in ons privacybeleid.