分類 classification_dataset 監督式學習( Model) 有目標變數 加以訓練
data
https://raw.githubusercontent.com/ajdapretnar/datasets/master/data/fruits-and-vegetables-train.tab
predict
https://raw.githubusercontent.com/ajdapretnar/datasets/master/data/fruits-and-vegetables-test.tab
精品品牌 購買品項 關聯
LV出現包包 GUCCI出現皮帶
論文使用>分群 關聯
建好模後>測試DATA的準確性 (模型的韌性 訓練與測試) (型1 型2錯誤)
再用新資料預測 判斷類型
標題:Orange安裝與iris簡單使用 URL:https://youtu.be/M6EgZqlLutY
標題:Orange之kmeans介紹 URL:https://youtu.be/jssILDzE5Ec
標題:Orange之associationrules介紹 URL:https://youtu.be/Lk0w4lNOH4Y
標題:Orange之decisiontree介紹 URL:https://youtu.be/sLu_PPtn-74
標題:Orange之randomforests介紹 URL:https://youtu.be/UmAWrkEITvk
標題:Orange之knn介紹 URL:https://youtu.be/VMYJETS7zoQ
標題:Orange之ann介紹 URL:https://youtu.be/aO7WcssG1Cw
IBM Watson Studio admin@tcscope.com 077637@mail Ibm666ibm666
Modeller
標題:Google Colab工具安裝、使用介紹與Python基礎語法
說明:簡單介紹Google Colab工具的安裝步驟與使用說明,並且介紹基本Python指令使用方式
URL:https://youtu.be/Yu9z2zfOm10
標題:ClusteringAnalysis之K-means方法
說明:透過簡單的Python指令建立K-means為基礎的集群模型,進而判定哪些客戶群是屬於在R、F、M特徵上的優質客群
URL:https://youtu.be/cSM-hijnpho
標題:AssociationRules之Apriori方法
說明:透過簡單的Python指令建立Apriori為基礎的關聯規則,進而預測哪一些產品經常一起被購買
URL:https://youtu.be/20I2J56x644
標題:Classification之DecisionTree_CART方法
說明:透過簡單的Python指令建立一個DecisionTree_CART分類模型預測顧客價值的高、低
URL:https://youtu.be/hFkUjjh69f8
標題:Classification之RandomForest方法
說明:透過簡單的Python指令建立一個RandomForest分類模型預測顧客價值的高、低
URL:https://youtu.be/WYk4-afXKHY
標題:Classification之kNN方法
說明:透過簡單的Python指令建立一個kNN分類模型預測顧客價值的高、低
URL:https://youtu.be/ZYFQdgxeSbo
梁直青 虎尾科大 服務科學實驗室