Шаманство в анализе данных
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Ещё ссылки) |
(→Ссылки) |
||
| Строка 14: | Строка 14: | ||
== Ссылки == | == Ссылки == | ||
| + | * [http://alexanderdyakonov.narod.ru/intro2datamining.pdf Научно-популярная лекция «Введение в анализ данных» (PDF, 1.4 Мб)] | ||
| + | Вводная лекция, которая написана для [[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Просеминар|просеминара]]. | ||
* [[Публикация:Дьяконов 2010 Учебное пособие ММП| Анализ данных, обучение по прецедентам, логические игры, системы WEKA, RapidMiner и MatLab (практикум на ЭВМ кафедры математических методов прогнозирования)]] | * [[Публикация:Дьяконов 2010 Учебное пособие ММП| Анализ данных, обучение по прецедентам, логические игры, системы WEKA, RapidMiner и MatLab (практикум на ЭВМ кафедры математических методов прогнозирования)]] | ||
Версия 08:53, 12 марта 2012
Содержание |
Аннотация
Данный мини-курс предназначен для студентов 2го курса ВМК МГУ, которые хотят заниматься анализом данных (data mining).
- Описываются прикладные задачи анализа данных
- Описываются простейшие методы их решения
- Показываются иллюстрации признаковых пространств в реальных задачах, предлагаются способы улучшения признаков
Автор программы: Дьяконов Александр Геннадьевич
Важно
- Курс не является обязательным
- По нему не ставится зачёт
- Его посещение не гарантирует зачисление на кафедру
Ссылки
Вводная лекция, которая написана для просеминара.
Глава 12 «Шаманство в анализе данных».
Переработка предыдущего источника в научно-популярную лекцию.
Подробное описание некоторых простых алгоритмов для прогнозирования туристических временных рядов.
- Страница спецсеминара «Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей»
Приведены ссылки на сайты с данными реальных задач анализа данных.
Ещё ссылки
Неплохая короткая демка про соревнования в анализе данных, платформы для соревнований и возможности системы R.
