519 А 64 Анализданных : учебник для вузов / В. С. Мхитарян, М. Ю. Архипова, Т. А. Дуброва [и др.] ; ред. В. С. Мхитарян, 2024. - 490 с. on-line (Введено оглавление). - Текст : электронный.
Аннотация: Роль методов анализа данных в нашей жизни весьма значительна. Люди, часто не задумываясь и не осознавая, постоянно их используют в повседневной практике. Анализданных пронизывает все аспекты современной жизни, служит основой для многих решений в предпринимательской и общественной деятельности, информируют о тенденциях и факторах, которые влияют на нашу жизнь. Анализданных как научная дисциплина в системе прикладной статистики разрабатывает и систематизирует понятия, приемы, математические методы и модели, предназначенные для организации отбора из исследуемой совокупности подлежащих обследованию единиц, их стандартной записи, систематизации и обработке с целью их удобного представления и интерпретации, получения научных и практических выводов. В настоящем учебнике анализданных рассматривается как дисциплина, основанная на статистических методах и вычислительных алгоритмах, позволяющих извлекать знания из результатов наблюдений.
Для просмотра полного текста, пожалуйста, авторизируйтесь.
Свободных экз. нет Количество выдач: 0000000 Подробнее . . .
2.
004 М 17 Макшанов, А. В. Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие / А. В. Макшанов, А. Е. Журавлев, 2019. - 212 с. on-line (Введено оглавление). - Текст : электронный.
Аннотация: В пособии излагается содержание курса по дисциплине «Технологии интеллектуального анализа данных» по направлению «Информационные системы и технологии», в том числе профиля «Информационные технологии на транспорте» в соответствии с ФГОС 3.0. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше.
Для просмотра полного текста, пожалуйста, авторизируйтесь.
Свободных экз. нет Количество выдач: 0000000 Подробнее . . .
3.
51 М 63 Миркин, Борис Григорьевич. Введение в анализданных : учебник и практикум / Б. Г. Миркин, 2024. - 174 с. on-line (Введено оглавление). - Текст : электронный.
Аннотация: 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.
Для просмотра полного текста, пожалуйста, авторизируйтесь.
Свободных экз. нет Количество выдач: 0000000 Подробнее . . .