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Huawei H13-731_V2.0 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| モデルの評価と最適化 | 10% | - 評価指標 - 過学習・未学習の解消、パラメータの調整 |
| Huaweiのビッグデータおよびマイニングツール | 15% | - HUAWEI CLOUD MLS - FusionInsight Miner - Spark MLlib |
| データの前処理 | 15% | - データ品質の評価 - データのクレンジング、統合、変換、削減手法 |
| データマイニングの概要 | 8% | - 代表的な活用シーン - 基本概念と実施プロセス |
| 基礎知識 | 12% | - 数学的基礎理論 - Pythonプログラミングの基礎 |
| 特徴量選択と次元削減 | 10% | - PCA、LDAをはじめとする次元削減技術 - 特徴量選択の手法 |
| 教師なし学習 | 12% | - クラスタリングアルゴリズム - 相関ルールの抽出 |
| 教師あり学習 | 18% | - 回帰アルゴリズム - 分類アルゴリズム |
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