Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Хачумов, М. В. - Введение в интеллектуальный анализ данных
Хачумов, М. В. - Введение в интеллектуальный анализ данных
Нет экз.
Электронный ресурс
Автор: Хачумов, М. В.
Введение в интеллектуальный анализ данных : учебное пособие
Издательство: РТУ МИРЭА, 2023 г.
ISBN 978-5-7339-2073-3
Автор: Хачумов, М. В.
Введение в интеллектуальный анализ данных : учебное пособие
Издательство: РТУ МИРЭА, 2023 г.
ISBN 978-5-7339-2073-3
На полку
Электронный ресурс
Хачумов, М. В.
Введение в интеллектуальный анализ данных [Электронный ресурс] : учебное пособие. – Москва : РТУ МИРЭА, 2023. – 123 с. – Режим доступа : https://e.lanbook.com/book/398240, https://e.lanbook.com/img/cover/book/398240.jpg. – Книга из коллекции РТУ МИРЭА - Информатика. – На рус. яз. – ISBN 978-5-7339-2073-3.
В учебном пособии даются основные понятия, описаны методы, которые характеризуют data-mining как мультидисциплинарное направление. Приведены практические примеры, демонстрирующие работу используемых алгоритмов. Пособие содержит три главы, посвященных проблемам распознавания образов и кластеризации, анализу и прогнозированию временных последовательностей на основе нейронных сетей, моделированию технологических процессов сетями Петри. Рассмотрены нечеткие модели и методы в анализе данных. Пособие может быть рекомендовано студентам высших учебных заведений по направлениям подготовки бакалавров, специалистов, магистров направления 10.00.00 по дисциплине «Интеллектуальный анализ данных». Учебное пособие издается в авторской редакци
004.8
основной = ЭБС Лань
Хачумов, М. В.
Введение в интеллектуальный анализ данных [Электронный ресурс] : учебное пособие. – Москва : РТУ МИРЭА, 2023. – 123 с. – Режим доступа : https://e.lanbook.com/book/398240, https://e.lanbook.com/img/cover/book/398240.jpg. – Книга из коллекции РТУ МИРЭА - Информатика. – На рус. яз. – ISBN 978-5-7339-2073-3.
В учебном пособии даются основные понятия, описаны методы, которые характеризуют data-mining как мультидисциплинарное направление. Приведены практические примеры, демонстрирующие работу используемых алгоритмов. Пособие содержит три главы, посвященных проблемам распознавания образов и кластеризации, анализу и прогнозированию временных последовательностей на основе нейронных сетей, моделированию технологических процессов сетями Петри. Рассмотрены нечеткие модели и методы в анализе данных. Пособие может быть рекомендовано студентам высших учебных заведений по направлениям подготовки бакалавров, специалистов, магистров направления 10.00.00 по дисциплине «Интеллектуальный анализ данных». Учебное пособие издается в авторской редакци
004.8
основной = ЭБС Лань