Отрывок: Reverend Thomas Bayes) – английский ма- тематик XVIII века), которая для случая непрерыных призна- ков имеет вид: , 1,2 f x x i f x i i i ω p Pr ω , (5.1) arg max arg max f x x f x i i i i i i ω ω ω p ω Pr ω 1 2 1 1 2 2 , arg max , f x f x f x f x ω ω ω p ω p , где 1 1 2 2, p Pr ω p Pr ω – априорные вероятности классов объектов (гипотез); f x f x f x 1 1 2 2ω p ω p – безусловная плотность в...
Название : | Методы и алгоритмы интеллектуального анализа данных |
Авторы/Редакторы : | Храмов А. Г. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) |
Дата публикации : | 2019 |
Издательство : | Изд-во Самар. ун-та |
Библиографическое описание : | Храмов, А. Г. Методы и алгоритмы интеллектуального анализа данных [Электронный ресурс] : [учеб. пособие] / А. Г. Храмов ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т). - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2019. - on-line. - ISBN = 978-5-7883-1414-3 |
Аннотация : | В данном учебном пособии содержится описание основных методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных (Data Mining, Machine Learning). Разбираются примеры учебных практических задач, в том числе с использованием системы R статистического анализа дан Гриф. Труды сотрудников Самар. ун-та (электрон. версия). Используемые программы: Adobe Acrobat. |
ISBN : | 978-5-7883-1414-3 |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\427295 |
Ключевые слова: | корреляционный анализ зависимости коэффициент корреляции кластеризация данных метод опорных векторов линейный регрессионный анализ линейные классификаторы Machine Learning Data Mining дискриминантный анализ дисперсионный анализ критерий Неймана - Пирсона интеллектуальный анализ данных теорема Гаусса-Маркова статистика Фишера учебные издания распознавание образов |
Располагается в коллекциях: | Учебные издания |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Храмов А.Г. Методы и алгоритмы интеллектуального анализа данных 2019.pdf | 3.58 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.