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)
(Темы)
Строка 30: Строка 30:
| Максим Панов
| Максим Панов
| 24 марта
| 24 марта
-
|
+
| [[Media: Python.pdf | адплдапб, PDF]]
|-
|-
| Simulink: имитационное и математическое моделирование
| Simulink: имитационное и математическое моделирование

Версия 21:21, 28 марта 2010

Программное обеспечение интеллектуального анализа данных

Темы

Название темы Лектор Дата Презентация
PL/SQL,Oracle PL/SQL Developer как инструмент анализа данных Кирилл Павлов 17 марта MySQL за 42 минуты: презентация, PDF
SAS и построение моделей банковского скоринга Алексей Зайцев 17 марта Введение в SAS: презентация, PDF
Mathematica: отложенные вычисления и функциональное программирование Юрий Янович 24 марта
Phyton для решения математических задач Максим Панов 24 марта адплдапб, PDF
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