• 参会报名
  • 会议介绍
  • 会议日程
  • 会议嘉宾
  • 参会指南
  • 邀请函下载

2018大数据分析与可视化技术应用实战培训班(宁波)
收藏人
分享到

2018大数据分析与可视化技术应用实战培训班(宁波)已过期

发票类型:增值税普通发票 增值税专用发票

        会议日程

        (最终日程以会议现场为准)


        Kmeans

        层次聚类

        CART

        C5.0

        介绍的基本概念、以及常见推荐算法(包括基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于关联规则的推荐、基于效用的推荐、基于知识推荐、基于标签的推荐、基于图的推荐等等),同时对不同的推荐算法进行比较;另外,针对构建,给出了详细的说明;介绍了评测的关键指标(包括用户满意度、准确度、覆盖率、多样性、惊喜度等等);接着,对R语言中的Recommenderlab包的用法进行详细介绍

        案例:基于Onlineretail数据建立

        介绍Onlineretail数据集,以及开展搭建过程的方法及具体实现,案例中使用了RANDOM、UBCF、IBCF三种方法建立了预测模型,并给出了比较分析

        介绍的基本概念、术语、实现的思路及具体过程。主要介绍SPADE算法的原理以及其实现过程。针对具体的实现,详细介绍了R语言中的Arulessequences包

        对Onlineretail数据集进行

        基于Onlineretail数据集,使用Spade算法建立算法进行,并对挖掘出的结果进行解释分析

        会议嘉宾

        (最终出席嘉宾以会议现场为准)


        游老师计算机硕士,大数据分析、挖掘、可视化专家,高级培训讲师,曾服务于华为技术有限公司等多家企业,专注于机器学习、数据挖掘、大数据、知识图谱等领域的研究、设计与实现,在互联网、电信、电力、军工等行业具有丰富的工程实践经验,对空间分析、欺诈检测、广告反作弊、、客户画像、客户营销建模、知识抽取、智能问答、、预测分析、系统架构、大数据端到端解决方案等方面具有深刻理解,多次作为R语言会议重要嘉宾出席会议并发表主题演讲,著有《R语言预测实战》等多本书籍。

        参会指南


        manbext客户端下载为本会议官方合作
        报名平台,您可在线购票

        • 会员折扣
          该会议支持会员折扣
          具体折扣标准请参见plus会员页面
        • 会员返积分
          每消费1元累积1个会员积分。
          仅PC站支持。
        • 会员积分抵现
          根据会员等级的不同,每抵用1元可使用的积分也不一样,具体可参见PLUS会员页面。 仅PC站支持。

        主办方没有公开参会单位

        录入信息

        Baidu
        map