Анализданных : учебник для вузов / В. С. Мхитарян, М. Ю. Архипова, Т. А. Дуброва [и др.] ; ред. В. С. Мхитарян. - Москва : Юрайт, 2024. - 490 с. on-line - Вид и объём ресурса: Электрон. текстовые дан. - (Высшее образование). - Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБС Юрайт. - ISBN 978-5-534-00616-2 : Б. ц.. - Текст : электронный. Содержание: Предисловие Предварительный анализданных. Описательная статистика : глава 1 Генеральная и выборочная совокупности : глава 2 Корреляционный анализ : глава 3 Регрессионный анализ : глава 4 Снижение размерности признакового пространства : глава 5 Классификация многомерных наблюдений : глава 6 Робастное оценивание параметров и непараметрические модели генеральной совокупности : глава 7 Анализ временны́х данных : глава 8 Список рекомендуемой литературы
Рубрики: Анализданных 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.
Доп.точки доступа: Мхитарян, Владимир Сергеевич; Архипова, Марина Юрьевна; Дуброва, Татьяна Абрамовна; Миронкина, Юлия Николаевна; Сиротин, Вячеслав Павлович; Мхитарян, Владимир Сергеевич \ред.\
Свободных экз. нет Количество выдач: 0000000
Учебник. рекомендовано региональным уч-метод. центром ВУЗа. ВУЗ. Дисциплины:
Анализ и управление данными(АУД). Low code и программные роботы(LCПР).
Напр.
Спец.
УП/Д
Фак.
Каф.Ч.
Сем.
ФО
Тип
09.03.01
ИВТ.1
АУД/1
ФО
ЭЖД
5
Д/О
Доп
09.03.01
ИВТ.1
LCПР/1
ФО
СОД
8
Д/О
Осн
2.
004 М 17
Макшанов, А. В.. Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие / А. В. Макшанов, А. Е. Журавлев. - 2-е изд., стер. - Санкт-Петербург : Лань, 2019. - 212 с. on-line - Вид и объём ресурса: Электрон. текстовые дан. - Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - lanbook.com. - ISBN 978-5-8114-4493-9 : Б. ц.. - Текст : электронный. Содержание: Введение Информация и данные : глава 1 Системы и модели : глава 2 Методы матричного анализа : глава 3 Моделирование многомерных данных : глава 4 Множественный регрессионный анализ : глава 5 Методы наименьших квадратов (МНК) : глава 6 Целенаправленное проектирование и редукция размерности : глава 7 Проверка статистических гипотез и информационное расстояние : глава 8 Классификация многомерных измерений : глава 9 Кластерный анализ : глава 10 Рекуррентные алгоритмы : глава 11 Генетические алгоритмы и алгоритмы прямого поиска : глава 12 Непараметрическая статистика : глава 13 Нечеткие вычисления : глава 14 Сокращение размерности и визуализация : глава 15 Прикладной анализ временных рядов : глава 16 Список литературы
Рубрики: Анализданных 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. Учебное пособие предназначено для формирования у студентов компетенций в соответствии с рабочей программой дисциплины «Технологии интеллектуального анализа данных». Материалы пособия также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных.
Для просмотра полного текста, пожалуйста, авторизируйтесь.
Доп.точки доступа: Журавлев, А. Е.
Свободных экз. нет Количество выдач: 0000000
Миркин, Борис Григорьевич. Введение в анализданных : учебник и практикум / Б. Г. Миркин. - Москва : Юрайт, 2024. - 174 с. on-line - Вид и объём ресурса: Электрон. текстовые дан. - (Высшее образование). - Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБС Юрайт. - ISBN 978-5-9916-5009-0 : Б. ц.. - Текст : электронный. Содержание: Предисловие Что такое анализданных? : глава 1 Иллюстративные проблемы анализа данных Анализданных и математическая статистика: инженерный и научный подходы Одномерный анализ : глава 2 Количественные признаки: распределение и гистограмма Дальнейшая суммаризация: центр и рассеяние Бинарные и категоризованные признаки Двумерный анализ: суммаризация и корреляция двух признаков : глава 3 Постановка проблемы Случай двух количественных признаков Случай смешанных шкал: номинальный и количественный признаки Случай двух номинальных признаков Корреляция и суммаризация для многомерных данных : глава 4 Заключение Список литературы
Рубрики: Анализданных 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.