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曙海教育集團(tuán)
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OsiriX MD | 醫(yī)療圖像處理軟件培訓(xùn)
 
   班級(jí)人數(shù)--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào))
      增加互動(dòng)環(huán)節(jié), 保障培訓(xùn)效果,堅(jiān)持小班授課,每個(gè)班級(jí)的人數(shù)限3到5人,超過(guò)限定人數(shù),安排到下一期進(jìn)行學(xué)習(xí)。
   授課地點(diǎn)及時(shí)間
上課地點(diǎn):【上?!浚和瑵?jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(hào)(中和大道) 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈 【沈陽(yáng)分部】:沈陽(yáng)理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈
開(kāi)班時(shí)間(連續(xù)班/晚班/周末班):2020年3月16日
   課時(shí)
     ◆資深工程師授課
        
        ☆注重質(zhì)量 ☆邊講邊練

        ☆若學(xué)員成績(jī)達(dá)到合格及以上水平,將獲得免費(fèi)推薦工作的機(jī)會(huì)
        ★查看實(shí)驗(yàn)設(shè)備詳情,請(qǐng)點(diǎn)擊此處★
   質(zhì)量以及保障

      ☆ 1、如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng);
      ☆ 2、在課程結(jié)束之后,授課老師會(huì)留給學(xué)員手機(jī)和E-mail,免費(fèi)提供半年的課程技術(shù)支持,以便保證培訓(xùn)后的繼續(xù)消化;
      ☆3、合格的學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。
      ☆4、合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書(shū),提升您的職業(yè)資質(zhì)。

課程大綱
 
  • MARS是一個(gè)先進(jìn)的計(jì)量預(yù)測(cè)軟件,它包括數(shù)據(jù)庫(kù)、自建模系統(tǒng)、優(yōu)化系統(tǒng),適用于材料研究數(shù)據(jù)和生產(chǎn)數(shù)據(jù)的管理,多元非線性建模,以及多因子、多目標(biāo)優(yōu)化。
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  • 自動(dòng)非線性回歸
    MARS建模引擎非常適合那些喜歡與傳統(tǒng)回歸相似的結(jié)果,同時(shí)捕獲基本非線性和相互作用的用戶。MARS方法的回歸建模方法有效地揭示了重要的數(shù)據(jù)模式和關(guān)系,這些模式和關(guān)系即使不是不可能,也很難被其他回歸方法揭示出來(lái)。MARS建模引擎通過(guò)將一系列直線拼接在一起來(lái)構(gòu)建其模型,每條直線允許自己的斜率。這允許MARS建模引擎跟蹤數(shù)據(jù)中檢測(cè)到的任何模式。
  • 高質(zhì)量的回歸和分類
    MARS模型旨在預(yù)測(cè)數(shù)字結(jié)果,例如移動(dòng)電話客戶的平均每月賬單或購(gòu)物者預(yù)期在網(wǎng)站訪問(wèn)中花費(fèi)的金額。MARS引擎還能夠?yàn)槭?否結(jié)果生成高質(zhì)量的分類模型。MARS引擎自動(dòng)且高速地執(zhí)行變量選擇,變量變換,交互檢測(cè)和自檢。
  • 高績(jī)效結(jié)果
    MARS發(fā)動(dòng)機(jī)表現(xiàn)出非常高性能的領(lǐng)域包括預(yù)測(cè)發(fā)電公司的電力需求,將客戶滿意度評(píng)分與產(chǎn)品的工程規(guī)范相關(guān)聯(lián),以及地理信息系統(tǒng)(GIS)中的存在/不存在建模。
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  • MARS software is ideal for users who prefer results in a form similar to traditional regression while capturing essential nonlinearities and interactions. The MARS approach to regression modeling effectively uncovers important data patterns and relationships that are difficult, if not impossible, for other regression methods to reveal. MARS builds its model by piecing together a series of straight lines with each allowed its own slope. This permits MARS to trace out any pattern detected in the data.
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  • HIGH-QUALITY PROBABILITY
    The MARS model is designed to predict continuous numeric outcomes such as the average monthly bill of a mobile phone customer or the amount that a shopper is expected to spend in a web site visit. MARS is also capable of producing high quality probability models for a yes/no outcome. MARS performs variable selection, variable transformation, interaction detection, and self-testing, all automatically and at high speed.
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  • HIGH-PERFORMANCE RESULTS
    Areas where MARS has exhibited very high-performance results include forecasting electricity demand for power generating companies, relating customer satisfaction scores to the engineering specifications of products, and presence/absence modeling in geographical information systems (GIS).
 
 
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