Data mining. Урок 1. Введение.
Автор megabax   
05.05.2019 г.
New Page 1

Data mining. Урок 1. Введение.

Чтобы смотреть урок полностью, подпишитесь на платный раздел.

В платном разделе статья находится здесь.


Этот цикл уроков будет посвящен data mining. Данный термин обычно переводиться с английского как изволение данных или интеллектуальный анализ данных. Суть этого процесса состоит в том, чтобы из большого объема данных извлекать какие-либо знания, новые факты, например, неочевидные взаимосвязи между данными.

Основу методов Data Mining составляют всевозможные методы классификации, моделирования и прогнозирования, основанные на применении деревьев решений (см. Эвристические алгоритмы, первые несколько уроков), искусственных нейронных сетей (см. Практика нейронных сетей, а также теория нейронных сетей в платном и бесплатном разделе), генетических алгоритмов (см. также Генетический алгоритм), эволюционного программирования, ассоциативной памяти, нечёткой логики. К методам Data Mining нередко относят статистические методы (дескриптивный анализ, корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ, дисперсионный анализ, компонентный анализ, дискриминантный анализ, анализ временных рядов, анализ выживаемости, анализ связей). ...

...

...
.. На третьей стадии Data Mining анализируются исключения или аномалии, выявленные в найденных закономерностях. ...

...

...
... Итак, мы рассмотрели в общих чертах, что такое Data Mining и с чем его "едят". На следуем уроке рассмотрим один из его методов - кластеризацию.