Четверг, 09.05.2024, 20:27

Электронная библиотека системного администратора

Приветствую Вас Гость | RSS
Главная Учебники Регистрация Вход
Реклама


Рубрики

Книги и учебники
Microsoft [186]
Linux, Unix, FreeBSD, Solaris [151]
Oracle [36]
Cisco [41]
IBM [22]
1C [46]
SAS [10]
СУБД и базы данных [57]
Web технологии [131]
Компьютерные сети [125]
Компьютеры, hardware [104]
Защита информации [140]
Программирование [197]
Тестирование ПО [23]
DevOps [21]
Начинающим админам [209]
Общие вопросы по IT [76]
Справочники [202]

Программы
Администрирование [58]
Архиваторы [8]
Безопасность [17]
Полезный софт [32]
Программы для hardware [17]
Работа с DJVU, PDF, FB2 [10]
Сетевые сервисы [17]
Сетевые утилиты [79]

Статистика
Онлайн всего: 3
Гостей: 3
Пользователей: 0


Главная » Учебники » Общие вопросы по IT

Data Mining
Книга Data Mining Скачать бесплатно. Автор - И.А. Чубукова.

Data Mining

Автор - И.А. Чубукова

Термин Data Mining получил свое название из двух понятий: поиска ценной информации в большой базе данных (data) и добычи горной руды (mining). Оба процесса требуют или просеивания огромного количества сырого материала, или разумного исследования и поиска искомых ценностей. Термин Data Mining часто переводится как добыча данных, извлечение информации, раскопка данных, интеллектуальный анализ данных, средства поиска закономерностей, извлечение знаний, анализ шаблонов, "извлечение зерен знаний из гор данных ", раскопка знаний в базах данных, информационная проходка данных, "промывание" данных. Понятие "обнаружение знаний в базах данных " (Knowledge Discovery in Databases, KDD) можно считать синонимом Data Mining. Если обобщить все вышесказанное то можно сказать, что Data Mining - это мультидисциплинарная область, возникшая и развивающаяся на базе таких наук как прикладная статистика, распознавание образов, искусственный интеллект, теория баз данных и др.

Данный учебный курс, разработанный И.А. Чубуковой знакомит слушателей с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования. В книге обсуждаются отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, рассматриваются типы закономерностей, выявляемых Data Mining (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Описывается сфера применения Data Mining. Вводится понятие Web Mining. Подробно рассматриваются методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, кластерные модели, комбинированные методы. Знакомство с каждым методом проиллюстрировано решением практической задачи с помощью инструментального средства, использующего технологию Data Mining. Излагаются основные концепции хранилищ данных и места Data Mining в их архитектуре. Вводятся понятия OLTP, OLAP, ROLAP, МОЬАР.Обсуждается процесс анализа данных с помощью технологии Data Mining. Подробно рассматриваются этапы этого процесса. Анализируется рынок аналитического программного обеспечения, описываются продукты от ведущих производителей Data Mining, обсуждаются их возможности.

Издательство – ИНТУИТ

Год издания – 2016

Формат книги - PDF

Размер - 41,1 Мб

СКАЧАТЬ с depositfiles.com

Или

СКАЧАТЬ с turbobit.net

Или

СКАЧАТЬ с hitfile.net

Категория: Общие вопросы по IT | Добавил: strelsov (31.08.2018)
Просмотров: 1293 | Теги: Knowledge Discovery in Databases, KDD, И.А. Чубукова, Data mining, кластерные модели, нейронные сети, деревья решений, Web Mining, OLAP, генетические алгоритмы | Рейтинг: 0.0/0
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]
Форма входа

Поиск по сайту

Облако тегов
Справочник администратора Уильям Р. Станек cmd Microsoft shell php Windows lan ЛВС vpn SQL СУБД СУБД MySQL Windows PowerShell Java DNS DHCP telnet разработка Web-приложений MySql БД Компьютерные сети Linux Perl информационная безопасность СУБД Oracle ftp xml Интернет BIOS

...

Copyright IT-Ebooks.Ru © 2024