
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
![]() ![]() ![]() |
![]() ![]() ![]() |
Здравствуйте Гость ( Вход | Регистрация ) | Выслать повторно письмо для активации |
![]() ![]() ![]() |
VAL |
Дата 8.04.2014 18:52
|
||
Offline![]() Мэтр, проФАН любви... proFAN of love ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Профиль Группа: Администраторы Сообщений: 38059 Пользователь №: 1 Регистрация: 6.03.2004 ![]() |
В дополнение: Боровиков В.П. Популярное введение в современный анализ данных в системе STATISTICA (2004). Методология и тeхнология современного анализа данных. - М.: Горячая линия - Телеком, 2013. - 288 с. -------------------- |
||
VAL |
Дата 29.03.2018 11:22
|
Offline![]() Мэтр, проФАН любви... proFAN of love ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Профиль Группа: Администраторы Сообщений: 38059 Пользователь №: 1 Регистрация: 6.03.2004 ![]() |
:doh:
Курсы Академии Анализа Данных охватывают наиболее актуальные темы анализа данных в различных областях: Общие курсы Медицина и фармакология Промышленность и производство Бизнес-аналитика и прогнозирование Курсы по Data Mining Нейронные сети Энергетика Геологоразведка и нефтедобыча Актуарная математика, страхование Финансовый анализ Маркетинг и менеджмент STATISTICA для менеджеров Телекоммуникации Объектно-ориентированное программирование Excel-аналитика SQL-аналитика и OLAP Big Data -------------------- |
VAL |
Дата 16.02.2019 20:11
|
||
Offline![]() Мэтр, проФАН любви... proFAN of love ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Профиль Группа: Администраторы Сообщений: 38059 Пользователь №: 1 Регистрация: 6.03.2004 ![]() |
Систематическое введение в современный Data Mining и Text Mining
Программа курса Что такое Data Mining (интеллектуальный анализ данных): парадигма Data Mining, общая концепция Data Mining Импорт, подготовка и интерактивное исследование данных Связь с базами данных Сначала данные нужно увидеть: визуализация данных Чистка и верификация данных: пропущенные данные, обработка выбросов, повторных наблюдений, некорректных значений и др. Интерактивное бурение и расслоение данных Решение задачи классификации Ключевые понятия и определения Деревья принятия решений Деревья классификации и регрессии (С&RT) CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detection) Растущие деревья (Boosted trees) Случайные леса (Random forests) Методы машинного обучения (machine learning) Метод опорных векторов Байесовские методы Метод k-ближайших соседей Дискриминантный анализ Логистическая регрессия Решение задачи кластеризации Иерархическое объединение Метод k-средних EM-алгоритм Решение задачи регрессии Ключевые понятия и определения Множественная линейная регрессия Деревья принятия решений Моделирование сплайнами Правила ассоциаций (Association rules) Технология нахождение групп товаров, покупаемых в одной корзине Интерпретация результатов Анализ последовательностей (Sequence analysis) Текстовая добыча данных Ключевые понятия и определения Препроцессинг и индексация текстов Применение фильтров, стоп-листов, морфологических алгоритмов Использование готовой модели для анализа новых документов Анализ контента сайтов (web-crawling) Нейронные сети Ключевые понятия и определения Архитектура сетей, обучение Использование нейронных сетей в задачах классификации и регрессии Case Studies Вопросы и ответы -------------------- |
||
![]() |
![]() ![]() ![]() |