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
Consideration of new forms of binary representations of Boolean functions. Analysis of single algebraic and non-inverting classic models of the Reed-Muller. Using technology "EDM - Extended Data Mining". Characteristics of main data mining algorithms.
статья, добавлен 14.07.2016Анализ основных подходов к исследованию бот-сетей и механизмов защиты от них, основанных на их представлении в виде команд интеллектуальных агентов и применении методов агентно-ориентированного моделирования. Анализ формальной модели бот-сетей и защиты.
статья, добавлен 18.01.2018Исследование применения алгоритмов Data Mining для поиска кластеров дубликатов с использованием синтаксических и лексических методов составления образов документов. Программная реализация и компьютерные эксперименты. Способ выбора параметров методов.
статья, добавлен 17.01.2018Классификация искусственных нейронных сетей по различным признакам. Структура простейшей и гексагональной однослойной регулярной сети. Определение направлений связи между нейронами. Предобработка данных, основные технологии. Оптимизация нейронных сетей.
лекция, добавлен 26.09.2017Теоретические основы нейронных сетей: применение, топология, обучения. Полезные свойства систем содержащих нейронные сети. Содержательная сущность поддержки принятия решений. Оценка возможностей нейронных сетей в системе поддержки принятия решений.
курсовая работа, добавлен 22.05.2018Изучение и характеристика основных методов и алгоритмов прогнозирования временных рядов на примере решения конкретной задачи интеллектуального анализа данных. Ознакомление с навыками работы с модулями интегрированной статистической системы Statistica.
лабораторная работа, добавлен 29.03.2022Рассмотрение проблемы классификации сообществ в социальной сети. Применение рекуррентных и сверточных нейронных сетей для классификации групп пользователей по степени радикальности. Методы предварительной обработки данных для построения классификаторов.
статья, добавлен 21.05.2021Основные направления, в которых на данный момент происходит активное развитие нейронных технологий и их практическое применение. Конкретные примеры использования нейронных сетей. Возможности и перспективы развития подобных систем на современном этапе.
статья, добавлен 28.03.2022Основные направления, в которых на данный момент происходит активное развитие нейронных технологий и их практическое применение. Конкретные примеры использования нейронных сетей; возможности и перспективы развития подобных систем на современном этапе.
статья, добавлен 10.04.2023Эволюция поколений символообрабатывающих ЭВМ. Этапы развитие искусственных нейронных сетей. Сравнение машины фон Неймана с биологической нейронной системой. Нейроинформатика как способ решения различных задач с помощью искусственных нейронных сетей.
лекция, добавлен 06.09.2017Особенности основных направлений методов web mining. Классификация с обучением: деревья решений, нейронные сети и метод Naive Bayes. Варианты модификация работы алгоритма ID3 с деревьями решений. Проведение расчета среднего процент ошибок классификации.
статья, добавлен 14.01.2017Основные теории искусственных нейронных сетей. Место нейронных сетей в эволюции интеллектуальных систем управления. Преимущества применения нейроинформационных технологий при решении многих как нетрадиционных, так и традиционных задач управления и связи.
книга, добавлен 09.09.2012Топологическая модель быстрой нейронной сети. Применение гибридных быстрого дискретного вейвлет-преобразования для построения систем классификации сигналов. Структурный синтез быстрых нейронных сетей. Модели и концепции эволюционной кибернетики.
статья, добавлен 29.05.2017Решение стегоанализа с применением искусственных нейронных сетей. Описание методики стеганографического анализа изображений, которая состоит в синтезе сигнатурного и статистического алгоритмов. Методика распознавания скрытой информации в изображениях.
статья, добавлен 16.05.2022Data flow diagrams as a hierarchy of functional processes related data flows. Familiarity with the main components of a data flow diagram: external entities, systems and subsystems, processes. Analysis of the structure of building hierarchy DFD.
статья, добавлен 25.03.2019Общая структура топологии применения генетических алгоритмов для обучения нейронных сетей. Методы и алгоритмы предварительной подготовки данных, расчета структуры нейросети и модифицированных методов обучения, проверки работы на валидационной выборке.
статья, добавлен 12.05.2017Краткий обзор методов классификации, особенности их использование при проведении специализированных медицинских обследований. Применение дискриминантного анализа для выявления разницы между выборками. Специфика организации и топологии нейронных сетей.
статья, добавлен 28.02.2016Описание искусственных нейронных сетей. Типы машинного обучения. Анализ существующих библиотек. Разработка алгоритма распознавания дорожных знаков с применением глубоких сверточных сетей и дополнительного классификатора J48. Результаты обучения алгоритма.
дипломная работа, добавлен 30.07.2016Характеристика мультиагентных систем на примере конкретной робототехнической системы. Анализ основных логических вычислений рассмотренной мультиагентной системы, которые выполняются при помощи нейронных сетей. Изучение задачи исследования местности.
статья, добавлен 29.07.2018A novel family of data-driven linear transformations, aimed at finding low dimensional embeddings of multivariate data, in a way that optimally preserves the structure of the data. The PCA and Fisher’s LDA are the special members in this transformation.
статья, добавлен 08.02.2013Исследование модели, основанной на использовании сверточных нейронных сетей. Выбор модели ResNet18 с финальной функцией активации Softmax и функцией потерь CrossEntropy. Особенность использования языка программирования Python и библиотеки PyTorch.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Технологии и методы интеллектуального анализа данных. Этапы процесса интеллектуального анализа. Задачи, которые решает Data mining. Концепция методов кластерного анализа. Вещественно-значные, бинарные, номинальные, порядковые переменные и их значимость.
статья, добавлен 28.01.2019- 98. Применение нейронных сетей для построения модели прогнозирования состояния городской воздушной среды
Характеристика процессов распространения загрязняющих веществ в атмосфере. Описание нейросетевых моделей прогнозирования и определение их эффективности. Пример построения структуры нейронной сети для прогнозирования распределения диоксида азота.
статья, добавлен 29.05.2017 Свойства и структура нейронных сетей, их применение в сфере компьютерных технологий. Поиск путей увеличения скорости протекания процесса обучения. Анализ зависимость ошибки обучения от сложности структуры персептрона и количества нейронов в скрытом слое.
статья, добавлен 03.02.2021Рассмотрение метода прогнозирования стоимости валют с использованием нейронных сетей, строящихся с использованием библиотеки Encog на языке программирования C#. Разработка программного продукта, описание его структуры. Обзор аналогичных приложений.
статья, добавлен 29.06.2018