Эволюционное программирование как класс систем Data Mining
Принципы добычи текстов из больших массивов данных. Разработка программ для распознавания образов искусственным интеллектом. Классификация способов Data Mining, метод эволюционного программирования. Изучение криптового языка символьных правил PolyAnalyst.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | презентация |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 01.11.2020 |
| Размер файла | 592,4 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
HTML-версии работы пока нет.
Cкачать архив работы можно перейдя по ссылке, которая находятся ниже.
Подобные документы
Описание функциональных возможностей технологии Data Mining как процессов обнаружения неизвестных данных. Изучение систем вывода ассоциативных правил и механизмов нейросетевых алгоритмов. Описание алгоритмов кластеризации и сфер применения Data Mining.
контрольная работа [208,4 K], добавлен 14.06.2013Data mining, developmental history of data mining and knowledge discovery. Technological elements and methods of data mining. Steps in knowledge discovery. Change and deviation detection. Related disciplines, information retrieval and text extraction.
доклад [25,3 K], добавлен 16.06.2012Совершенствование технологий записи и хранения данных. Специфика современных требований к переработке информационных данных. Концепция шаблонов, отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных в основе современной технологии Data Mining.
контрольная работа [565,6 K], добавлен 02.09.2010Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.
курсовая работа [728,4 K], добавлен 10.07.2017Перспективные направления анализа данных: анализ текстовой информации, интеллектуальный анализ данных. Анализ структурированной информации, хранящейся в базах данных. Процесс анализа текстовых документов. Особенности предварительной обработки данных.
реферат [443,2 K], добавлен 13.02.2014Классификация задач DataMining. Создание отчетов и итогов. Возможности Data Miner в Statistica. Задача классификации, кластеризации и регрессии. Средства анализа Statistica Data Miner. Суть задачи поиск ассоциативных правил. Анализ предикторов выживания.
курсовая работа [3,2 M], добавлен 19.05.2011Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Основные алгоритмы разбиения на кластеры. Программа RapidMiner как среда для машинного обучения и анализа данных. Оценка качества кластеризации с помощью методов Data Mining.
курсовая работа [3,9 M], добавлен 22.10.2012Классификация задач Data Mining. Задача кластеризации и поиска ассоциативных правил. Определению класса объекта по его свойствам и характеристикам. Нахождение частых зависимостей между объектами или событиями. Оперативно-аналитическая обработка данных.
контрольная работа [26,1 K], добавлен 13.01.2013Понятие информационных систем и принципы их проектирования. Изучение различных методов извлечения знаний, построение оптимальной информационной системы Data Mining, позволяющей разбивать набор данных, представленных реляционными базами данных на кластеры.
аттестационная работа [4,7 M], добавлен 14.06.2010Data Mining как процесс поддержки принятия решений, основанный на поиске в данных скрытых закономерностей (шаблонов информации). Его закономерности и этапы реализации, история разработки данной технологии, оценка преимуществ и недостатков, возможности.
эссе [36,8 K], добавлен 17.12.2014Роль информации в мире. Теоретические основы анализа Big Data. Задачи, решаемые методами Data Mining. Выбор способа кластеризации и деления объектов на группы. Выявление однородных по местоположению точек. Построение магического квадранта провайдеров.
дипломная работа [2,5 M], добавлен 01.07.2017Рассмотрение правил записи, способов ввода и вывода, использования функций обработки символьных данных в Pascal. Описание алгоритмизации и программирования файловых структур данных, проектирования структуры файла. Ознакомление с работой данных массива.
курсовая работа [336,2 K], добавлен 27.06.2015Проблемы оценки клиентской базы. Big Data, направления использования. Организация корпоративного хранилища данных. ER-модель для сайта оценки книг на РСУБД DB2. Облачные технологии, поддерживающие рост рынка Big Data в информационных технологиях.
презентация [3,9 M], добавлен 17.02.2016Основные понятия теории распознавания образов и ее значение. Сущность математической теории распознавания образов. Основные задачи, возникающие при разработке систем распознавания образов. Классификация систем распознавания образов реального времени.
курсовая работа [462,2 K], добавлен 15.01.2014OLAP как автоматизированные технологии сложного (многомерного) анализа данных, Data mining - извлечение данных, интеллектуальный анализ. Виды запросов к многомерной базе данных, их содержание и анализ полученных результатов. Схема "звезда", "снежинка".
презентация [132,1 K], добавлен 19.08.2013Создание структуры интеллектуального анализа данных. Дерево решений. Характеристики кластера, определение групп объектов или событий. Линейная и логистическая регрессии. Правила ассоциативных решений. Алгоритм Байеса. Анализ с помощью нейронной сети.
контрольная работа [2,0 M], добавлен 13.06.2014Разработка функционирующей базы данных для игры с искусственным интеллектом. Составление таблицы лидеров игры. Исследование концептуального и логического проектирования. Сущность и основные типы SQL-запросов. Анализ процедур, триггеров и транзакций.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 01.11.2022Рассмотрение основных этапов создания приложения "Записная книжка", основное предназначение. Анализ способов выбора среды программирования. Знакомство с элементом управления Data Grid View. Общая характеристика методов конструкции языка программирования.
контрольная работа [1002,4 K], добавлен 21.06.2014Исследование основных отличий ассоциативных массивов от массивов скаляров. Разработка библиотеки классов. Выбор языка программирования. Сравнение языка C++ с Delphi, Java и JavaScript. Изучение методики тестирования и структуры тестового приложения.
практическая работа [390,2 K], добавлен 06.01.2013- Визуализация профиля пользователя социальной сети на основе обработки семантического описания данных
Анализ существующих музыкальных сетей, профиля музыкального файла. Технологии и возможности Web 2.0. Анализ алгоритмов в Data Mining. Структура социальной сети. Набор графических элементов, описывающий человека в зависимости от прослушиваемой музыки.
дипломная работа [3,7 M], добавлен 20.04.2012
