Методы и алгоритмы обработки данных. Учебное пособие: Григорьев, Исаев
В учебном пособии рассматриваются некоторые методы и алгоритмы обработки данных, последовательность решения задач обработки и анализа данных для создания модели поведения объекта с учетом всех компонент его математической модели. Описываются виды технологических методов использования программно-аппа
Полная аннотация
Издательство
Все характеристики
Аннотация
В учебном пособии рассматриваются некоторые методы и алгоритмы обработки данных, последовательность решения задач обработки и анализа данных для создания модели поведения объекта с учетом всех компонент его математической модели. Описываются виды технологических методов использования программно-аппаратных средств для решения задач в этой области. Рассматриваются алгоритмы распределений, регрессий временны`х рядов, их преобразование с целью получения математических моделей и прогноза поведения информационно-экономических систем (объектов).
Второе издание дополнено материалами, которые востребованы исследователями в части корректного использования алгоритмов кластеризации. Приводятся элементы классификации алгоритмов с определением их возможностей, достоинств и недостатков. Представляются процедуры обоснования и проверки адекватности результатов кластерного анализа, проводятся сравнение и оценка различных методов кластеризации, даются сведения о визуализации многомерных данных и примеры практического применения алгоритмов кластеризации.
Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения.
Для студентов экономических специальностей, специалистов, аспирантов.
Второе издание дополнено материалами, которые востребованы исследователями в части корректного использования алгоритмов кластеризации. Приводятся элементы классификации алгоритмов с определением их возможностей, достоинств и недостатков. Представляются процедуры обоснования и проверки адекватности результатов кластерного анализа, проводятся сравнение и оценка различных методов кластеризации, даются сведения о визуализации многомерных данных и примеры практического применения алгоритмов кластеризации.
Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения.
Для студентов экономических специальностей, специалистов, аспирантов.
Свернуть
Характеристики
Издательство
ID товара
762679
ISBN
978-5-16-015581-4
Страниц
383 (Офсет)
Вес
468 г
Размеры
217x145x22 мм
Тип обложки
7Бц - твердая, целлофанированная (или лакированная)
Иллюстрации
Черно-белые
Все характеристики
4 637
Рецензии на книгу
Читали книгу? Как она вам?
+50 ₽ за рецензию
Вы можете стать одним из первых, кто напишет рецензию на эту книгу, и получить бонус — до 50 рублей на баланс в Лабиринте!
Книги из серии Высшее образование. Бакалавриат
Книги из жанра

7771 553 -50% Еще 8 дней
Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это
Стивенс-Давидовиц Сет
1 5543 107 -50% Еще 8 дней
Корпоративное озеро больших данных. Новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе
Горелик Алекс
1 2392 478 -50% Еще 8 дней

1 0912 182 -50% Еще 8 дней
Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет
Сейновски Терренс Джей
3 0146 028 -50% Еще 8 дней
Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление
Брантон Стивен Л.