Применение временных рядов для анализа больших данных учебное пособие по курсу «математические методы анализа больших данных»
Пособие посвящено рассмотрению теоретических подходов к разработке «быстрых» алгоритмов, пригодных для обработки массивов больших данных, и соответствующих структур данных. Практический аспект включает корреляционный анализ, спектральный анализ, выделение трендов и циклических составляющих, оцениван...
Сохранить в:
| Главный автор: | |
|---|---|
| Формат: | Книга |
| Темы: | |
| Online-ссылка: | Перейти к просмотру издания |
| Метки: |
Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
|
| LEADER | 03312nam0a2200373 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | RU/IPR SMART/121929 | ||
| 856 | 4 | |u https://www.iprbookshop.ru/121929.html |z Перейти к просмотру издания | |
| 801 | 1 | |a RU |b IPR SMART |c 20250903 |g RCR | |
| 010 | |a 978-5-9275-3983-3 | ||
| 205 | |a Применение временных рядов для анализа больших данных |b 2030-05-24 | ||
| 333 | |a Гарантированный срок размещения в ЭБС до 24.05.2030 (автопролонгация) | ||
| 100 | |a 20250903d2021 k y0rusy01020304ca | ||
| 105 | |a y j 000zy | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 200 | 1 | |a Применение временных рядов для анализа больших данных |e учебное пособие по курсу «математические методы анализа больших данных» |f А. Н. Целых, В. С. Васильев, Э. М. Котов | |
| 700 | 1 | |a Целых, |b А. Н. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Васильев, |b В. С. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Котов, |b Э. М. |4 070 | |
| 330 | |a Пособие посвящено рассмотрению теоретических подходов к разработке «быстрых» алгоритмов, пригодных для обработки массивов больших данных, и соответствующих структур данных. Практический аспект включает корреляционный анализ, спектральный анализ, выделение трендов и циклических составляющих, оценивание параметров моделей ARIMA, GARCH и прогнозирование на их основе значений временных рядов. Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям 09.04.03 «Прикладная информатика» (направленность программы: «Машинное обучение и технологии больших данных») по курсу «Математические методы анализа больших данных» и 10.03.01 «Информационная безопасность» (направленность программы: «Информационно-аналитические системы безопасности») по курсу «Методы интеллектуального анализа данных». | ||
| 210 | |a Ростов-на-Дону, Таганрог |c Издательство Южного федерального университета |d 2021 | ||
| 610 | 1 | |a временной ряд | |
| 610 | 1 | |a большие данные | |
| 610 | 1 | |a метод Зейделя | |
| 610 | 1 | |a полиномы Чебышёва | |
| 675 | |a 519.62 | ||
| 686 | |a 22.193 |2 rubbk | ||
| 300 | |a Книга находится в премиум-версии IPR SMART. | ||
| 106 | |a s | ||
| 230 | |a Электрон. дан. (1 файл) | ||
| 336 | |a Текст | ||
| 337 | |a электронный | ||
| 503 | 0 | |a Доступна эл. версия. IPR SMART | |
| 215 | |a 84 с. | ||