Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)\Программное обеспечение интеллектуального анализа данных, весна 2010

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Темы)
(викификация)
Строка 1: Строка 1:
 +
{{Main|Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)}}
'''Программное обеспечение интеллектуального анализа данных'''
'''Программное обеспечение интеллектуального анализа данных'''

Версия 15:29, 10 марта 2010

Программное обеспечение интеллектуального анализа данных

Темы

Название темы Лектор Дата
PL/SQL,Oracle PL/SQL Developer как инструмент анализа данных Кирилл Павлов 17 марта
SAS и построение моделей банковского скоринга Алексей Зайцев 17 марта
Mathematica: отложенные вычисления и функциональное программирование Юрий Янович 24 марта
Phyton для решения математических задач Максим Панов 24 марта
Simulink: имитационное и математическое моделирование Алексей Островский 31 марта
R: построение многоуровневых и иерархических моделей Никита Спирин 31 марта
Maple: организация вычислительного эксперимента для решения задач классификации Константин Скипор 7 апреля
Библиотеки C++, С#: статистика, оптимизация, анализ данных Данила Дорофеев 7 апреля
MathCAD: визуализация данных и иллюстрация результатов анализа данных Литвинов Игорь 14 апреля
GAP: использование алгебраических структур при постановке задач Михаил Юдаев 14 апреля

Элементы доклада

  • Возможности языка и области применения
  • Представление сквозного примера
  • Основные структуры данных
  • Приемы программирования
  • Построение систем
  • Вычислительный эксперимент и отчет
  • Очень краткий обзор интерфейса
  • Отладка кода
Личные инструменты