Методы анализа знаний и данных (200,00 руб.)

Среди них представлены как классические (дискриминантный анализ, погистическая регрессия, кластерный анализ), так и относящиеся к области Data Mining исследования Данных (Деревья решений И нейронные сети). <...> 11 Определение нонятия Data Mining‘ 12‘ Элементы теории измерений 1‘3‘ ОбЩая структура 3адаЧ„„ 1т4т Основные трудности при проведении Data Mmmg‘ ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ АААААААААААААААААААААААААААААААААААААААААААААААААААААА „ 21 Введение АААААААААААААААААААААААААААА „ 22‘ Формулирование проблемь 23‘ Каноническая дискриминантная функциятт 2т4т Коэффициенты канонической дискриминантнои функции <...> Общая характеристика методов кластерного анализа 32‘ Выбор переменных. <...> Понятия и своиства неиронных сети 6131 Формальный нейронт 64 Виды функций активации „ 6151 Ограничения модели нейрона „ 6161 Однослойные искусственные нейронные сети 6171 Многослойные искусственные нейронные сети „ 6181 Нелинейная активационная функция. <...> Линейный алгоритм обучения многослойного перцептрона с учителем <...> Рассмотрим сначала С ТОЧКИ зрения теории измерений, ЧТО ПОД ЭТИМ понимается. <...> ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ИЗМЕРЕНИЙ Необходимость применения теории измерений ДЛЯ анализа Данных рассмотрим на примере экспертного оценивания. <...> Мнения экспертов часто выражены в порядковой шкале, т. e. эксперт может, например, сказать, что один показатель качества продукции более важен, чеМ Другой, но он не в состоянии сказать, во сколько раз. <...> ОСНОВНЫЕ ШКАЛЫ ИЗМЕРЕНИЯ В соответствии с теорией измерений при математическом моделировании реального процесса или явления, прежде всего, следует устаНОВИТЬ ТИПЫ шкал, В КОТОРЫХ измерены те ИЛИ иные величины. <...> ТИП шкалы определяет группу допустимых преобразований шкалы, т.е. таких преобразований, которые не меняют соотношений между объектами измерения. <...> Укажем основные ВИДЫ шкал измерения И СООТВСТСТВУЮЩИЁ группы допустимых преобразований. в Шкала наименований (номинальная, nominal). <...> Числа в этой шкале используются только как метки <...>