Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Миркин, Борис Григорьевич - Введение в анализ данных
Миркин, Борис Григорьевич - Введение в анализ данных
Нет экз.
Электронный ресурс
Автор: Миркин, Борис Григорьевич
Введение в анализ данных : учебник и практикум
Серия: Высшее образование
Издательство: Юрайт, 2023 г.
ISBN 978-5-9916-5009-0
Автор: Миркин, Борис Григорьевич
Введение в анализ данных : учебник и практикум
Серия: Высшее образование
Издательство: Юрайт, 2023 г.
ISBN 978-5-9916-5009-0
На полку
Электронный ресурс
Миркин, Борис Григорьевич.
Введение в анализ данных [Электронный ресурс] : учебник и практикум / Б. Г. Миркин. – Москва : Юрайт, 2023. – 174 с. – (Высшее образование). – Режим доступа : https://urait.ru/bcode/511121 (дата обращения: 21.04.2023). – для авторизованных пользователей МПГУ. – На рус. яз. – ISBN 978-5-9916-5009-0 : 769.00.
В данном курсе рассмотрены вопросы анализа и интерпретации связей между двумя количественными признаками, двумя качественными, а также качественным и количественным признаками. Из многомерных методов рассмотрены наивный Бэйесовский классификатор и метод K-средних для кластерного анализа. Изложение ориентировано на людей, предпочитающих не формулы, а вычисления, и содержит большое количество примеров применения рассматриваемых понятий к анализу реальных данных.
51
основной = ЭБС Юрайт
книгообеспеченность = Книгообеспеченность:электронные издания
дисциплины = Модуль научно-исследовательской и проектной деятельности : Обязательная часть : Методы количественного и качественного анализа данных
дисциплины = Предметно-методический модуль : Обязательная часть : Основы анализа данных
Миркин, Борис Григорьевич.
Введение в анализ данных [Электронный ресурс] : учебник и практикум / Б. Г. Миркин. – Москва : Юрайт, 2023. – 174 с. – (Высшее образование). – Режим доступа : https://urait.ru/bcode/511121 (дата обращения: 21.04.2023). – для авторизованных пользователей МПГУ. – На рус. яз. – ISBN 978-5-9916-5009-0 : 769.00.
В данном курсе рассмотрены вопросы анализа и интерпретации связей между двумя количественными признаками, двумя качественными, а также качественным и количественным признаками. Из многомерных методов рассмотрены наивный Бэйесовский классификатор и метод K-средних для кластерного анализа. Изложение ориентировано на людей, предпочитающих не формулы, а вычисления, и содержит большое количество примеров применения рассматриваемых понятий к анализу реальных данных.
51
основной = ЭБС Юрайт
книгообеспеченность = Книгообеспеченность:электронные издания
дисциплины = Модуль научно-исследовательской и проектной деятельности : Обязательная часть : Методы количественного и качественного анализа данных
дисциплины = Предметно-методический модуль : Обязательная часть : Основы анализа данных