Интеллектуальный анализ данных (ПИ) — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
|
|
| Строка 1: |
Строка 1: |
| − | '''Контакты: ''' Виктор Китов v.v.kitov@yandex.ru
| |
| − | <br />
| |
| − | <br />
| |
| | | | |
| − | == Краткое описание ==
| |
| − | В курсе рассматриваются основные задачи анализа данных и обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности, ранжирование, коллаборативная фильрация. По изложению для каждой рассматриваемой задачи изучаются математические основы методов, лежащие в их основе предположения о данных, взаимосвязи методов между собой и особенности их практического применения.
| |
| − |
| |
| − | Большое внимание уделено освоению практических навыков анализа данных, отрабатываемых на семинарах, которое будет вестись с использованием языка python и соответствующих библиотек для научных вычислений.
| |
| − |
| |
| − | От студентов требуются знания линейной алгебры, математического анализа и теории вероятностей.
| |
| − |
| |
| − |
| |
| − | == Темы лекций ==
| |
| − |
| |
| − | '''Лекция 1. Основные понятия и примеры прикладных задач. '''
| |
Текущая версия на 12:16, 11 января 2016
