Обнаружения отклонений в интеллектуальном анализе данных науки о данных, машинное обучение, анализ данных и статистики, используя Python,R и САС
Добро пожаловать на курс " выброс обнаружения техники ".
Ты ученый данных или аналитика, или, может быть, вы заинтересованы в обнаружении мошенничества для кредитных карт, страхования или здравоохранения, обнаружения вторжений для кибер-безопасности, или военных наблюдение за вражескими деятельности?
Добро пожаловать особняком методов обнаружения, курс предназначен, чтобы научить вас не только как распознать различные техники, но и как правильно их выполнять. Неважно, что вам нужно для обнаружения выбросов, этот курс приносит вам теоретические и практические знания, начиная с базовых и продвигаясь к более сложным алгоритмам. Вы даже можете отточить свои навыки программирования, поскольку все алгоритмы вы узнаете, есть реализация в Python, R и САС.
Так что же нужно знать, прежде чем вы получаете начатыми? Короче, не много! Этот курс идеально подходит даже для тех, у кого нет знания статистики и линейной алгебры.
Зачем ждать? Начать обучение уже сегодня! Потому что все, кто имеет дело с данными, должен знать "методы обнаружения выбросов"!
Процесс определения отклонений имеет много имен в области интеллектуального анализа данных и машинного обучения, таких как добыча выброс, выброс моделирование, обнаружение новизны или обнаружения аномалий. Алгоритмы обнаружения выбросов являются полезными в таких областях, как: интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, обработка данных, распознавание образов, очистки данных, хранилищ данных, анализа данных и статистики.
Я познакомлю вас с одной стороны, очень популярных алгоритмов, используемых в промышленности, но с другой стороны, я познакомлю вас также новых и современных методов, разработанных в последние годы, исходя из интеллектуального анализа данных.
Вы узнаете алгоритмы обнаружения аномальных значений в одномерное пространство, в низко-мерном пространстве, а также узнать новый алгоритм для обнаружения выпадающих значений в многомерном пространстве.
Я убежден, что только те, кто знаком с деталями методологии и знаете все этапы расчетов, можно понять ее в глубине. Так, в моем методе обучения, я ставлю больший акцент на понимании материала, а не на Программирование. Однако, всем, кто интересуется программированием, я разработал все алгоритмы в R , Python и САС, так что вы можете и запустить их.
Список алгоритмов:
одномерного пространства:
1. Правило трех сигм ( статистика , Р + питон + САС языки программирования)$$2$. Сумасшедший ( статистика , Р + питон + САС языки программирования ) $$3$. Правило коробчатой диаграммы ( статистика , Р + питон + САС языки программирования ) $$4$. Скорректированы Правила коробчатой диаграммы ( статистика , Р + питон + САС языки программирования )
низкий-мерном пространстве :
5. Правило Махаланобиса ( статистика , Р + питон + САС языки программирования ) $$6$. ЛОФ - локальный выброс фактора ( интеллектуальный анализ данных в R + питон + САС языки программирования)
многомерного пространства:$$7$. ABOD - угол-на основе обнаружения выбросов ( интеллектуальный анализ данных с R + питон + САС языки программирования)
я искренне надеюсь, что вы будете наслаждаться курс.

DOWNLOAD






turbobit

---