Шаманство в анализе данных

Материал из MachineLearning.

Содержание 1 Аннотация 2 Важно 3 Ссылки 4 Ещё ссылки

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

Сейчас курс уже не читается. Вместо него - существенно расширенная и углублённая версия Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных».

Важно

• Курс не является обязательным
• По нему не ставится зачёт
• Его посещение не гарантирует зачисление на кафедру

Ссылки

• Научно-популярная лекция «Введение в анализ данных» (PDF, 1.4 Мб)

Вводная лекция, которая написана для просеминара.

• Анализ данных, обучение по прецедентам, логические игры, системы WEKA, RapidMiner и MatLab (практикум на ЭВМ кафедры математических методов прогнозирования)

Глава 12 «Шаманство в анализе данных».

• Научно-популярная лекция «Шаманство в анализе данных» (1.21Мб)

Переработка предыдущего источника в научно-популярную лекцию.

• Прогнозирование рядов соревнования «Tourism Forecasting Part Two» (414Кб)

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

• Использование системы R в анализе данных

Неплохая короткая демка про соревнования в анализе данных, платформы для соревнований и возможности системы R.