1. Задачки Data Mining. Задачка классификации и регрессии.
Выдержка
Формирование способов записи и сохранения данных привело к буйному росту размеров собираемой и анализируемой инфы. Объемы данных так внушительны, что человеку элементарно не сообразно мощам проверить их без помощи других, желая надобность проведения такового разбора полностью явна, так как в данных"сырых" данных заключены познания, какие имеют все шансы существовать применены при принятии решений. Для такого чтоб вести самодействующий анализ данных, употребляется Data Mining.
Data Mining это процесс обнаружения в"сырых" данных раньше безызвестных нетривиальных фактически нужных и доступных интерпретации познаний, нужных для принятия решений в разных сферах человечной деловитости. Data Mining является одним из шагов Knowledge Discovery in Databases.
Литература
1. Альперович М. Технологии сохранения и отделки корпоративных данных(Data Warehousing, OLAP, Data Mining). - http://www. sft. ru/reviews/DevCon97/DC2/DC2T12. htm.
2. Брандт З. Анализ данных. М. : Мир. 2003.
3. Дрейпер Н. , Смит Г. Практический регрессионный анализ. М. : Издательский терем «Вильямс». 2007.
4. Лабоцкий В. В. Управление познаниями: технологии, способы и средства представления, извлечения и измерения познаний - Минск: БГЭУ, 2006.
5. Стрижов В. В. Способы индуктивного порождения регрессионных моделей. М. : ВЦ РАН. 2008.
http://www. basegroup. ru/library/methodology/data_mining/
http://www. zsoft. ru/page. php ?8
Развитие методов записи и хранения данных привело к бурному росту объемов собираемой и анализируемой информации. Объемы данных настолько внушительны, что челове