Статистические методы интеллектуального анализа данных Мыльников Л.А БХВ-Петербург

Издание содержит основные теоретические сведения по технологиям интеллектуального анализа данных, таким как кластеризация данных, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткое моделирование. Приведены примеры и задания для их реализации в вычислительной среде Scilab • Учебник предназначен для студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Информационная безопасность» направленность «Организация и технология защиты информации» и «Компьютерная безопасность», направленность «Математические методы защиты информации», изучающих технологии и методы интеллектуального анализа данных

Показаны технологии интеллектуального анализа данных. Особое внимание уделено задачам кластеризации и классификации. Приводится характеристика методов, алгоритмов и этапы решения этих задач с закреплением полученных знаний в виде выполнения лабораторных работ • Для студентов, обучающихся по направлениям подготовки укрупненной группы «Информатика и вычислительная техника», а также смежным направлениям подготовки и специальностям: «Прикладная математика и информатика», «Системный анализ и управление», «Прикладная математика». Может быть полезно аспирантам и научным работникам, которые в своей деятельности используют модели и методы искусственного интеллекта

Системно излагаются основы интеллектуального анализа данных средствами современных систем управления базами данных (СУБД). В качестве примера выбрана СУБД Microsoft SQL Server 2019. Рассматриваются основные задачи интеллектуального анализа данных, распространенные алгоритмы, язык запросов DMX (Data Mining eXtensions to SQL), особенности проведения анализа в среде СУБД Microsoft SQL Server 2019. Наряду с теоретическими материалами, учебник включает описания лабораторных работ, позволяющих выработать практические навыки решения задач интеллектуального анализа данных • Учебник предназначен для студентов вузов, обучающихся по направлениям подготовки, связанным с разработкой и использованием информационных систем и технологий

В пособии излагается содержание курса по дисциплине «Технологии интеллектуального анализа данных» по направлению «Информационные системы и технологии», в том числе профиля «Информационные технологии на транспорте» в соответствии с ФГОС 3.0. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше • Учебное пособие предназначено для формирования у студентов компетенций в соответствии с рабочей программой дисциплины «Технологии интеллектуального анализа данных». Материалы пособия также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных

В учебном пособии излагаются материалы дисциплин, непосредственно связанных с технологиями анализа данных, например «Компьютерный анализ», «Большие данные», «Слияние данных» и т.п., профессионального учебного цикла по специальностям среднего профессионального образования «Прикладная математика и информатика», «Информационные системы» и «Организация и технология защиты информации» • В представленном пособии рассмотрены основные приемы интеллектуального анализа данных, ориентированные на обретение профессиональных компетенций в виде лабораторного практикума. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше • Материалы пособия также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных

Учебник создан в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом по направлению магистратуры «Информационные системы и технологии» • Рассмотрен комплекс проблем разработки, функционирования и проектирования процессов и систем в рамках интеллектуального анализа данных. Материал, изложенный в книге, развивает фундаментальные знания в области информационных технологий и обобщает опыт прикладных разработок в данной области • В работе излагаются современное состояние теоретических и прикладных вопросов технологий в информационных системах, идеология построения интеллектуальных систем и технологий, математический аппарат представления знаний и пути использования интеллектуального анализа при проектировании информационных систем

Основное внимание в пособии уделено постановке задач, формулировке методов их решения, алгоритмам и программам моделирования обработки экспериментальных данных с применением широких возможностей пакета MathCad. Наряду с материалом, используемым в рамках традиционных разделов теории вероятностей и математической статистики, в лабораторный компьютерный практикум включена тематика задач по планированию эксперимента и обработке данных. Результаты расчетов, иллюстрирующие теоретические разделы, получены с помощью приведенных в учебном пособии программ. Они могут быть использованы для интерактивного и вариантного анализа задач • Для студентов технических и экономических направлений и специальностей вузов

В пособии рассматривается использование пакета программ WEKA для решения задач классификации и кластеризации • Учебное пособие предназначено для студентов вузов, обучающихся по направлениям подготовки бакалавров «Системный анализ и управление» и «Информационные системы и технологии». Оно может быть также использовано при обучении студентов других направлений подготовки и в учреждениях дополнительного профессионального образования

Книга посвящена изложению некоторых простых, но важных методов обработки числовых результатов наблюдений. Эти методы стали в последнее время обязательным этапом каждого исследования.u003Cbru003E Настоящая книга является попыткой изложения большого числа классических методов анализа и обработки наблюдений на минимальной аналитической основе. В ней излагаются важнейшие оценки нормально распределенной случайной величины, сравнение и анализ серий наблюдений. Приводятся элементарные доказательства основных формул дисперсионного, корреляционного и регрессионного анализа, некоторые принципы планирования эксперимента и последовательного анализа. В начале книги излагается необходимый минимум сведений из теории вероятностей и общей теории наблюдений

В книге дано систематизированное изложение на основе вероятностно-статистической методологии моделей и алгоритмов извлечения полезной информации в радиометрических системах обнаружения ионизирующих излучений.. Материал хорошо иллюстрирован полученным методом расчета количественными результатами. Подробно описаны процессы на выходе сцинтилляционного детектора, разработки моделей, исследования алгоритмов функционирования радиометрических систем обнаружения и, наконец, моделирование этих систем на ЭВМ. Книга рассчитана на инженеров, научных работников, радиометристов и дозиметристов, занимающихся проблемами обработки информации. Она будет полезна также студентам, аспирантам и преподавателям втузов

Книга отражает актуальный уровень развития численных методов и алгоритмов, ориентированных на применение современной вычислительной техники и позволяющих проводить количественный анализ математических моделей широкого класса реальных природных, социальных и технических объектов • Изложены методы решения задач линейной алгебры, систем нелинейных алгебраических уравнений, интерполяция функций, методы численного интегрирования и дифференцирования, численные методы решения задачи Коши и краевых задач для систем обыкновенных дифференциальных уравнений. Приведены основы общей теории разностных схем и ее применение к построению и анализу методов численного решения эллиптических, параболических и гиперболических уравнений, а также численные методы решения интегральных уравнений