В книге освещены основные направления в области анализа данных: организация хранилища данных, оперативный (OLAP) и интеллектуальный (Data Mining) анализ данных. Приведено описание методов и алгоритмов решения основных задач анализа: классификации, кластеризации и др. Описание идеи каждого метода дополняется конкретным примером его применения. Представлены стандарты и библиотека алгоритмов Data Mining. Прилагается компакт-диск, содержащий описание стандартов Data Mining, библиотеку алгоритмов Xelopes, лабораторный практикум и необходимое для практической работы программное обеспечение.
Разместите ссылку на эту страницу в социальных сетях. Так о ней узнают тысячи человек:
Facebook
Twitter
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Нашли ошибку? Сообщите администрации сайта: Выберите один из разделов меню и, если необходимо, напишите комментарий
За ложную информацию бан на месяц
Разместите, пожалуйста, ссылку на эту страницу на своём веб-сайте:
Код для вставки на сайт или в блог: Код для вставки в форум (BBCode): Прямая ссылка на эту публикацию:
Излагаются основные направления в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, оперативный (OLAP) и интеллектуальный (Data Mining) анализ данных.
Предлагаемое издание включает в себя описание базовых возможностей языка R и его пакетных расширений, построения графиков и нахождения основных показателей описательной статистики и анализа данных.Пособие предназначено для студентов и аспирантов, изучающих и использующих статистический анализ данных.
«Основы больших данных» обеспечивают прагматичное и серьезное введение в область больших данных. Популярный ИТ-автор Томас Эрл и его команда четко объясняют ключевые концепции, теорию и терминологию Big Data, а также фундаментальные технологии и методы. Весь охват материала книги поддерживается примерами из практики и многочисленными простыми диагр ...
В настоящем пособии представлены методические указания к выполнению восьми лабораторных работ по дисциплине «Технологии машинного обучения». По итогам выполнения всех работ студент должен получить теоретические знания об основных математических подходах и технологиях построения моделей машинного обучения, методах предобработки и анализа данных, осн ...
Алгоритмы и структуры данных — Рассмотрены структуры и алгоритмы, которые являются основой современной методологии разработки программ. Изложено детальное описание и анализ основных алгоритмов обработки данных: сортировка данных, поиск образа в строке, алгоритмы обработки графов.Предназначено для бакалавров направления 231000.
Данный материал НЕ НАРУШАЕТ авторские права никаких физических или юридических лиц. Если это не так - свяжитесь с администрацией сайта. Материал будет немедленно удален. Электронная версия этой публикации предоставляется только в ознакомительных целях. Для дальнейшего её использования Вам необходимо будет приобрести бумажный (электронный, аудио) вариант у правообладателей.