|
|
|
|
| LEADER |
00000nam0a2200000 4500 |
| 001 |
88250 |
| 005 |
20231031102545.0 |
| 010 |
|
|
|a 5861340609
|
| 035 |
|
|
|a (RuTPU)RU\TPU\book\94730
|
| 090 |
|
|
|a 88250
|
| 100 |
|
|
|a 20051222d1999 km y0rusy50 ca
|
| 101 |
0 |
|
|a rus
|
| 102 |
|
|
|a RU
|
| 105 |
|
|
|a a z 001zy
|
| 200 |
1 |
|
|a Прикладные методы анализа данных и знаний
|f Н. Г. Загоруйко
|
| 210 |
|
|
|a Новосибирск
|c Изд-во Ин-та математики СО РАН
|d 1999
|
| 215 |
|
|
|a 270 с.
|c ил.
|
| 320 |
|
|
|a Библиогр.: с. 247-260.
|
| 320 |
|
|
|a Предметный указатель: с. 261-263.
|
| 330 |
|
|
|a Главная цель машинной обработки экспериментальных или статистических данных состоит в автоматическом обнаружении скрытых в них закономерностей. Эти закономерности или знания позволяют понять сущность изучаемого процесса и, опираясь на имеющиеся данные, предсказывать новые факты. Первая часть книги содержит описание основных понятий, используемых в данной области. Во второй части представлен широкий круг методов и алгоритмов, с помощью которых из данных извлекаются новые знания. Большие объемы знаний также требуют машинной обработки с целью обнаружения закономерностей более высокого уровня или метазнаний. Третья часть книги и посвящена методам анализа знаний. В книге отражены оригинальные результаты, полученные автором и его сотрудниками. Большая часть приведенных в ней алгоритмов давно и широко применяется при решении прикладных задач из области геологии, медицины, экономики, океанологии, речевой технологии и многих других. Студентам разных специальностей книга позволит познакомиться с основными идеями, используемыми в современных методах анализа данных и знаний. Аспиранты, специализирующиеся в области прикладной статистики и искусственного интеллекта, могут найти в ней предмет для постановки новых направлений исследований. Практики из любой прикладной области, связанные с необходимостью анализировать информацию в процессе принятия решений, узнают о новых средствах поддержки их деятельности.
|
| 610 |
1 |
|
|a данные
|
| 610 |
1 |
|
|a анализ
|
| 610 |
1 |
|
|a классификация
|
| 610 |
1 |
|
|a гипотезы
|
| 610 |
1 |
|
|a методы
|
| 610 |
1 |
|
|a таксономия
|
| 610 |
1 |
|
|a распознавание образов
|
| 610 |
1 |
|
|a образы
|
| 610 |
1 |
|
|a эмпирические таблицы
|
| 610 |
1 |
|
|a многомерные временные ряды
|
| 610 |
1 |
|
|a прогнозирование
|
| 610 |
1 |
|
|a Data mining
|
| 610 |
1 |
|
|a знания
|
| 610 |
1 |
|
|a структурные объекты
|
| 610 |
1 |
|
|a искусственный интеллект
|
| 610 |
1 |
|
|a экспертные системы
|
| 675 |
|
|
|a 681.3.01
|v 3
|
| 675 |
|
|
|a 681.327.12.001.362
|v 3
|
| 700 |
|
1 |
|a Загоруйко
|b Н. Г.
|g Николай Григорьевич
|
| 801 |
|
1 |
|a RU
|b 63413507
|c 20051222
|g PSBO
|
| 801 |
|
2 |
|a RU
|b 63413507
|c 20140904
|g PSBO
|
| 942 |
|
|
|c BK
|
| 959 |
|
|
|a 116/20051222
|d 1
|e 446
|f НФ:1
|
