Базовые виды интеллектуального анализа данных

Основы теории классификаторов. Идентификация, четкая и нечеткая классификация. Обучающие и тестовые последовательности наборов данных. Популярные метрики (меры) оценки расстояния между образами. Дискриминантный анализ. Деревья решений. Логический вывод.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид лекция
Язык русский
Дата добавления 28.12.2013
Размер файла 596,5 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


Подобные документы

  • Концепции хранилищ данных для анализа и их составляющие: интеграции и согласования данных из различных источников, разделения наборов данных для систем обработки транзакций и поддержки принятия решений. Архитектура баз для хранилищ и витрины данных.

    реферат [1,3 M], добавлен 25.03.2013

  • Получение и обработка данных о веб-сайте. Иерархическая классификация, алгоритмы машинного обучения. Решающие деревья, плоские классификаторы. Метрики оценки качества. Полная точность (accuracy), кросс-валидация. Параллельные вычисления, хранение данных.

    курсовая работа [276,8 K], добавлен 04.09.2016

  • Процедура ввода исходных данных в программу, вывод результатов работы программы на экран. Принцип организации хранения логически связанных наборов информации в виде файлов. Параметры характеристики файла, способы обращения к нему, соглашения по типу.

    реферат [14,5 K], добавлен 06.12.2011

  • Разработка комплекса интеллектуального анализа данных, получаемых в процессе работы коммерческого предприятия розничной торговли. Исследование стационарности ассоциаций, выявление частоты появления ассоциаций. Скрипты для создания баз данных и таблиц.

    курсовая работа [706,3 K], добавлен 07.08.2013

  • Интеллектуальный анализ данных как метод поддержки принятия решений, основанный на анализе зависимостей между данными, его роль, цели и условия применения. Сущность основных задач интеллектуального анализа: классификации, регрессии, прогнозирования.

    контрольная работа [25,8 K], добавлен 08.08.2013

  • Создание структуры интеллектуального анализа данных. Дерево решений. Характеристики кластера, определение групп объектов или событий. Линейная и логистическая регрессии. Правила ассоциативных решений. Алгоритм Байеса. Анализ с помощью нейронной сети.

    контрольная работа [2,0 M], добавлен 13.06.2014

  • Классификация без обучения и кластерный анализ. Расстояние между кластерами. Функционалы качества разбиения. Иерархические кластерные процедуры. Дискриминантный анализ. Решение задач дискриминантного анализа в системе компьютерной математики Mathcad.

    курсовая работа [1,3 M], добавлен 17.09.2012

  • Точечные и пространственные данные. Отображение в одномерном пространстве, сеточна органзация. K-d-деревья, тетрарные деревья и K-D-B-деревья. Требования к структурам многомерных данных. Свойства точечного пространства. Объекты с переменной размерностью.

    презентация [125,9 K], добавлен 11.10.2013

  • Задачи системы управления базой данных. Функции и компоненты СУБД. Физическая и логическая независимость данных. Идентификация и представление сущностей. Правила для атрибутов объекта. Виды связей между объектами. Проектирование в модели сущность-связь.

    презентация [246,3 K], добавлен 06.01.2014

  • Сущность и характеристика типов моделей данных: иерархическая, сетевая и реляционная. Базовые понятия реляционной модели данных. Атрибуты, схема отношения базы данных. Условия целостности данных. Связи между таблицами. Общие представления о модели данных.

    курсовая работа [36,1 K], добавлен 29.01.2011

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.