Методы анализа знаний и данных конспект лекций
Приведен системный подход к определению типа и шкал переменных, произведена классификация методов по целям решаемых задач и типам используемых переменных. Рассмотрены различные подходы к решению задачи распознавания образов и классификации наблюдений. Среди них представлены как классические (дискрим...
Сохранить в:
| Главный автор: | |
|---|---|
| Формат: | Книга |
| Темы: | |
| Online-ссылка: | Перейти к просмотру издания |
| Метки: |
Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
|
| LEADER | 03285nam0a2200373 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | RU/IPR SMART/45385 | ||
| 856 | 4 | |u https://www.iprbookshop.ru/45385.html |z Перейти к просмотру издания | |
| 801 | 1 | |a RU |b IPR SMART |c 20250903 |g RCR | |
| 010 | |a 978-57782-1377-7 | ||
| 205 | |a Методы анализа знаний и данных |b 2030-02-05 | ||
| 333 | |a Гарантированный срок размещения в ЭБС до 05.02.2030 (автопролонгация) | ||
| 100 | |a 20250903d2010 k y0rusy01020304ca | ||
| 105 | |a y j 000zy | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 200 | 1 | |a Методы анализа знаний и данных |e конспект лекций |f И. А. Цильковский, В. М. Волкова | |
| 700 | 1 | |a Цильковский, |b И. А. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Волкова, |b В. М. |4 070 | |
| 330 | |a Приведен системный подход к определению типа и шкал переменных, произведена классификация методов по целям решаемых задач и типам используемых переменных. Рассмотрены различные подходы к решению задачи распознавания образов и классификации наблюдений. Среди них представлены как классические (дискриминантный анализ, логистическая регрессия, кластерный анализ), так и относящиеся к области Data Mining исследования данных (деревья решений и нейронные сети). Кроме того, изложены важные в практических приложениях методы факторного анализа, которые могут использоваться как для снижения размерности, так и для структуризации множества исходных переменных. Рассмотрены возможности прогнозирования для различных типов зависимой переменной с использованием целого спектра методов. Проведен их сравнительный анализ, рассмотрены особенности, указаны способы верификации качества полученных результатов. | ||
| 210 | |a Новосибирск |c Новосибирский государственный технический университет |d 2010 | ||
| 610 | 1 | |a метод анализа | |
| 610 | 1 | |a анализ знаний | |
| 610 | 1 | |a анализ данных | |
| 610 | 1 | |a дискриминантный анализ | |
| 610 | 1 | |a логистическая регрессия | |
| 675 | |a 519.23 | ||
| 686 | |a 22.1 |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 68 с. | ||