Публикация:Дьяконов 2010 Учебное пособие ММП

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м
м
Строка 6: Строка 6:
|год = 2010
|год = 2010
|страниц = 278
|страниц = 278
 +
|издатель = МАКСПресс
|url = http://www.machinelearning.ru/wiki/images/7/7e/Dj2010up.pdf
|url = http://www.machinelearning.ru/wiki/images/7/7e/Dj2010up.pdf
}}</includeonly><noinclude>{{Монография|BibtexKey = dj10up
}}</includeonly><noinclude>{{Монография|BibtexKey = dj10up
Строка 14: Строка 15:
|год = 2010
|год = 2010
|страниц = 278
|страниц = 278
 +
|издатель = МАКСПресс
|url = http://www.machinelearning.ru/wiki/images/7/7e/Dj2010up.pdf
|url = http://www.machinelearning.ru/wiki/images/7/7e/Dj2010up.pdf
}}
}}

Версия 17:49, 16 марта 2011

Дьяконов, A. Г. Анализ данных, обучение по прецедентам, логические игры, системы WEKA, RapidMiner и MatLab (практикум на ЭВМ кафедры математических методов прогнозирования). — МАКСПресс, 2010. — 278 с.

BibTeX:
 @book{dj10up,
   author = "Дьяконов, A. Г.",
   title = "Анализ данных, обучение по прецедентам, логические игры, системы WEKA, RapidMiner и MatLab (практикум на ЭВМ кафедры математических методов прогнозирования)",
   publisher = "МАКСПресс",
   year = "2010",
   numpages = "278",
   url = "http://www.machinelearning.ru/wiki/images/7/7e/Dj2010up.pdf",
   language = russian
 }

Учебное пособие предназначено для студентов, которые специализируются в области анализа данных (data mining). Описаны основные принципы программирования логических игр, основные модели алгоритмов классификации, кластеризации и восстановления регрессии, а также программное обеспечение для решения задач анализа данных: WEKA, RapidMiner, MatLab.

Полный текст

| Полный текст пособия (7,09 Мб)

См. также


Личные инструменты