Рубан А.И. Методы анализа данных. Практикум

Практикум

формат pdf
размер 528.93 КБ
добавлен 31 января 2012 г.

Учебное пособие по циклу расчетно-графических работ. - Красноярск: СФУ, 2007. - 59с.
Учебное пособие содержит описание ряда расчетно-графических работ позволяющих студентам реализовать несколько современных методов анализа данных в виде программных стендов и тем самым получить реальный практический опыт в анализе данных и закрепить полученные на лекциях теоретические сведения. Теоретический материал сопровождается примерами.
Предназначено для студентов укрупненной группы подготовки направления 230100 — «Информатика и вычислительная техника» и преподавателей дисциплины «Методы анализа данных».

Похожие разделы

Смотрите также

Бочарников В.П. Fuzzy-технологии. Математические основы

формат djvu
размер 4.72 МБ
добавлен 27 сентября 2011 г.

СПб., Наука РАН. 2001. - 328с. Рассматривается подход к анализу нечётких данных на основе понятий нечёткой меры, как обобщения вероятностной меры, и нечёткого интегрального исчисления. Ставятся задачи идентификации, моделирования и оптимизации нечётких процессов. Описываются разработанные с участием автора программные продукты для анализа нечётких данных, приводятся примеры использования в экономических задачах. Для специалистов по интеллектуаль...

Буховец А.Г. Математическое моделирование структур многомерных данных в классификационных задачах

формат doc, ppt
размер 1.95 МБ
добавлен 04 апреля 2010 г.

Дисс. на соиск. уч. степени докт. техн. наук по спец. 05.13.18 "Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ". - Воронеж, 2006. -260 с. Содержание Введение Методологические аспекты классификационной задачи Общие принципы построения классифиаций Методологические аспекты классификационной задачи Математическая формализация основных предположений классификационной задачи Описания алгоритмов кластерного анализа Итеративный а...

Дипломная работа - Технология извлечения знаний из нейронных сетей: апробация, проектирование по, Использование в психолингвистике

degree

формат doc
размер 197.52 КБ
добавлен 24 августа 2009 г.

Введение. Цель работы. Основные задачи исследования. Основные результаты работы, Полученные лично автором. Апробация работы. Публикации. Проблема извлечения знаний и обзор методов извлечения знаний. Знание и приобретение знаний. "Знание". Приобретение знаний. Методы извлечения и приобретения знаний. Приобретение знаний, обучение и обобщение по примерам в теории классических экспертных систем. Трудности при разработке экспертных систем. Методы изв...

Карпов Л.Е., Юдин В.Н. Методы добычи данных при построении локальной метрики в системах вывода по прецедентам

формат doc
размер 84.09 КБ
добавлен 26 ноября 2010 г.

Препринт ИСП РАН. Вывод на основе прецедентов в системах поддержки принятия решений Добыча данных в системах поддержки принятия решений и прогнозирования Интегрированный подход к построению систем поддержки принятия решений Байесовские сети Разбиение базы прецедентов на классы Понятие контекстно-зависимой локальной метрикиrn

Лекции по системам искуственного интеллекта

Статья

формат doc
размер 907.38 КБ
добавлен 22 мая 2008 г.

Ведение в системы искусственного интеллекта. Архитектура систем искусственного интеллекта. База знаний и данных. Машина вывода. Извлечение знаний и обучение. Обучение системы. Интерфейс с пользователем. Организация работы. Инструментальные средства создания систем искусственного интеллекта. База знаний. Методы извлечения знаний. Формальное описание понятий предметной области (ПО). Методы классификации. СОБЫТИЯ И ПРОЦЕССЫ. Системы продукций: струк...

Луценко Е.В. Лабораторный практикум по интеллектуальным информационным системам

формат doc
размер 7.12 МБ
добавлен 18 мая 2009 г.

Учебное пособие. 2-е изд., перераб. и доп. – Краснодар: КубГАУ, 2006. –318 с. Данное пособие представляет собой 2-й том двухтомного комплекта учебной литературы и включает в себя "Лабораторный практикум" и "Программу самостоятельной работы студентов". Лабораторный практикум базируется на универсальной когнитивной аналитической системе "Эйдос", разработанной автором данного учебного пособия, и включает 10 лабораторных работ. Программа самосто...

Михальский А.И. Machine learning в геронтологии

Презентация

формат pdf
размер 3.22 МБ
добавлен 28 января 2011 г.

Презентация, посвященная применению современных методов машинного обучения к задачам геронтологии. Школа анализа данных Яндекс 30.11.2010.

Рубан А.И. Методы анализа данных

формат djvu
размер 3 МБ
добавлен 17 ноября 2008 г.

Представлены основные идеи, методы и алгоритмы статистической проверки гипотез, классификации в распознавании образов, планирования эксперимента, непараметрической обработки информации, экспериментальной оптимизации, идентификации статических и динамических моделей объектов, адаптивного управления с идентификацией. Приведены методы обработки информации для стохастических объектов, включающие как классические результаты, так и современные научные...

Рубан А.И. Методы анализа данных

формат pdf
размер 2.61 МБ
добавлен 19 ноября 2011 г.

Учебное пособие по курсу и презентационные материалы. - Красноярск: СФУ, 2007. 250 стр. и 118 слайдов Представлены основные идеи, методы и алгоритмы: статистической проверки гипотез, классификации в распознавании образов, планирования эксперимента, непараметрической обработки информации, экспериментальной оптимизации, идентификации статических и динамических моделей объектов, адаптивного управления с идентификацией. Приведены методы обработки...

Weka - Waikato Environment for Knowledge Analysis - программное обеспечение для анализа данных

формат exe
размер 35.54 МБ
добавлен 11 февраля 2010 г.

Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) — это cвободное программное обеспечение для анализа данных, написанное на Java в университете Уайкато (Новая Зеландия), распространяющееся по лицензии GNU GPL. Weka представляет собой набор средств визуализации и алгоритмов для анализа данных и решения задач прогнозирования, вместе с графической пользовательской оболочкой для доступа к ним. Weka позволяет выполнять такие задачи анализа данных,...