Методы и модели Data Mining

Применение методов классификации, моделирования и прогнозирования, основанных на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования. Задачи и возможности Data Miner в Statistica 8.

Подобные документы

  • Задачи Data Mining: описательные и предсказательные, классификации и регрессии, поиска ассоциативных правил, кластеризации. Практическое применение Data Mining. Особенности нечеткой логики, виды физической неопределенности. Процесс обнаружения знаний.

    презентация, добавлен 27.04.2023

  • Способы добычи информации из интегрированных систем. Недостатки программного комплекса статистической обработки данных. Характеристика нейронных сетей. Применение деревьев решений и генетических алгоритмов. Принципы эволюционного программирования.

    реферат, добавлен 17.05.2016

  • Понятие термина Data Mining, его история возникновения. Понятие искусственного интеллекта. Сравнение статистики, машинного обучения и Data Mining. Развитие технологии баз данных начиная с 1960-х г. Data Mining как часть рынка информационных технологий.

    реферат, добавлен 14.01.2015

  • Methods, tools and applications of Data Mining. Basic concepts of data warehouses and the place of Data Mining in their architecture. The process of data analysis using this technology, its stages. Analytical software market, product data capabilities.

    статья, добавлен 30.10.2020

  • Рассмотрение методов прогнозирования нейронных сетей. Решение задачи обзора методов оконного прогнозирования на объеме страховых взносов. Изучение методов одношагового, многошагового прогнозирования. Применение метода окон для генерации обучающей выборки.

    статья, добавлен 24.03.2018

  • Методы автоматизированного неразрушающего контроля в рамках задачи кластеризации данных по применению коротковолнового электромагнитного излучения при дефектоскопии. Методы исследования: самоорганизующиеся карты Кохонена в рамках Data Mining подхода.

    статья, добавлен 11.11.2018

  • Значение понятия "скрытые знания". Определение сути методов Data mining. Язык запросов к базам данных. Выявление возможностей для создания, изменения и извлечения хранимых данных. Data mining и искусственный интеллект. Задачи кластеризации и ассоциации.

    контрольная работа, добавлен 14.04.2014

  • Сравнение статистики, машинного обучения и Data Mining, методы ее применяемые для решения задач классификации, способы классификации и прогнозирования в процессе решения бизнес-задач, прикладное программное обеспечение для работы с нейронными сетями.

    книга, добавлен 09.09.2012

  • Історія формування Data Mining, її головні завдання. Порядок формулювань завдань при використанні методів OLAP і Data Mining. Рівні знань, видобутих з даних. Характеристика основних бізнес-додатків: роздрібна торгівля, телекомунікація, страхування.

    реферат, добавлен 30.04.2014

  • Мета технології Data Mining - знаходження в даних закономірностей, які не можуть бути знайдені традиційними методами. Види моделей (предиктивні та описові). Використання методів й алгоритмів Data Mining для побудови моделей. Класифікація стадій та фаз.

    реферат, добавлен 22.07.2017

  • Рассмотрено применение технологии искусственных нейронных сетей для реализации систем интеллектуального автоматического управления. Проведен сравнительный анализ различных схем нейроуправления. Алгоритмы и методы обучения искусственных нейронных сетей.

    статья, добавлен 02.04.2019

  • Принципы добычи текстов из больших массивов данных. Разработка программ для распознавания образов искусственным интеллектом. Классификация способов Data Mining, метод эволюционного программирования. Изучение криптового языка символьных правил PolyAnalyst.

    презентация, добавлен 01.11.2020

  • С помощью искусственных нейронных сетей получение вычислительных моделей связи баллов, полученных студентами на ЕГЭ и успеваемостью студентов на первых курсах. Перспективы применения Data Mining при создании систем поддержки решений и управления вузом.

    статья, добавлен 19.09.2014

  • Технологии извлечения знаний Data Mining. Сравнение формулировок задач при использовании методов OLAP и Data Mining. Выявление мошенничества с кредитными карточками. Подходы к определению понятия "информационная система", многообразие элементов системы.

    контрольная работа, добавлен 19.08.2011

  • Data Mining как метод обнаружения знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах деятельности, скрытых в больших объемах исходных данных. Алгоритм решения задачи поиска ассоциативных правил Apriori. Методы визуализации анализируемых данных.

    курсовая работа, добавлен 04.07.2013

  • Поняття інтелектуального аналізу даних (Data Mining), їх розвідка. Виникнення і розвиток Data Mining. Сутність та мета технології. Етапи розв'язування задачі класифікації та регресії. Пошук асоціативних правил. Особливості кластеризації об'єктів.

    реферат, добавлен 09.07.2017

  • Построение аналитической системы на базе многомерного хранилища данных для анализа проблем и прогнозирования развития авиатранспортной системы в России. Применение инструментов интеллектуального анализа и моделей data mining на основе хранилища данных.

    дипломная работа, добавлен 07.03.2016

  • Разработка методологии анализа сигналов с использованием технологии Data Mining, алгоритмов сегментации сигналов, классификации их элементов и построения структурной модели. Создание программного обеспечения, реализующего предложенные алгоритмы.

    автореферат, добавлен 31.07.2018

  • Использование искусственных нейронных сетей, их способность к процессу настройки архитектуры сети и весов синаптических связей для эффективного решения поставленной задачи. Применение нейронных сетей в области телекоммуникаций, экономики и финансов.

    статья, добавлен 26.04.2017

  • Решение сложных интеллектуальных задач с помощью искусственных нейронных сетей. Автоматизация и гибридизация генетических алгоритмов аппарата нечеткой логики. Применения метода генетического программирования в селекции и репродукции новых пород деревьев.

    статья, добавлен 18.01.2018

  • Методи аналізу даних за допомогою інформаційних систем. Консолідація та візуалізація даних в задачах інформаційного бізнесу. Задача асоціації в Data Mining. Кластеризація алгоритмів типу k-means та g-means. Прогнозуючі та класифікаційні моделі.

    курсовая работа, добавлен 06.02.2012

  • Важность применения моделей, основанных на применении нейросетевых технологий как инструмента прогнозирования курсовой стоимости ценных бумаг. Потенциальные области применения искусственных нейронных сетей. Некоторые типовые задачи, решаемые с их помощью.

    статья, добавлен 01.09.2018

  • Методы интеллектуального анализа данных, основанных на применении искусственных нейронных сетей, их ключевая особенность. Понятие репрезентативности исходных данных. Формирование обучающей выборки и оценка достоверности данных таблиц базы данных.

    статья, добавлен 30.05.2017

  • Понятие нейронных сетей, которые вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или автоматизации. Применение и возможности нейронных сетей. Аппроксимация функций по набору точек. Сжатие информации. Ассоциативная память.

    реферат, добавлен 09.06.2016

  • Исследование особенностей применения эволюционных алгоритмов для настройки структуры и поиска весов связей искусственных нейронных сетей. Анализ вопросов эволюционного поиска топологии искусственной нейронной сети. Кодирование информации о весах связей.

    статья, добавлен 08.02.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.