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Guide Machine Learning
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Introduction
Module Machine Learning
Workflow de Machine Learning
Binning
Introduction à Binning
Définition des propriétés de binning
Configuration des options de base
Sortie de binning
K-Means Clustering
Introduction
Définition des propriétés du modèle
Configuration des options de base
Configuration des options avancées
Sortie de modèle
Port de sortie
Port de métriques du modèle
Linear Regression
Introduction
Définition des propriétés du modèle
Configuration des options de base
Configuration des options avancées
Sortie de modèle
Ports de sortie
Port d'évaluation du modèle
Port de métriques du modèle
Logistic Regression
Introduction
Définition des propriétés du modèle
Configuration des options de base
Configuration des options avancées
Sortie de modèle
Ports de sortie
Port d'évaluation du modèle
Port de métriques du modèle
Principal Component Analysis
Introduction
Définition des propriétés du modèle
Configuration des options de base
Configuration des options avancées
Sortie de modèle
Port de sortie
Port de métriques du modèle
Random Forest Classification
Introduction
Définition des propriétés du modèle
Configuration des options de base
Configuration des options avancées
Sortie de modèle
Ports de sortie
Port d'évaluation du modèle
Port de métriques du modèle
Random Forest Regression
Introduction
Définition des propriétés du modèle
Configuration des options de base
Configuration des options avancées
Sortie de modèle
Ports de sortie
Port d'évaluation du modèle
Port de métriques du modèle
Machine Learning Model Management
Accès à Machine Learning Model Management
Évaluation de modèle
Introduction à Model Assessment
Opérations Model Assessment
Onglet Détail du modèle
Détails de K-Means Clustering
Détails de Logistic Regression
Détails de Linear Regression
Détails de Random Forest Regression
Détails de Random Forest Classification—Binomial
Détails de Random Forest Classification—Multinomial
Détails de Principal Component Analysis
Binning Management
Introduction à Binning Management
Opérations Binning Management
Flux de démonstration Data Science
Introduction
Apprentissage supervisé : Prédiction de prêts par défaut
Apprentissage non supervisé : Segmentation
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