Статистические методы интеллектуального анализа данных Леонид Мыльников Рассмотрены основные методы статистической обработки данных и машинного обучения и их реализация на языке R. Изложены принципы разработки информационных систем и моделей, основанных на данных. Приведены примеры использования методов машинного обучения при решении прикладных задач. Рассмотрены подготовка данных, работа с временными рядами, методы классификации и кластеризации, способы обучения (с учителем, без учителя, с подкреплением), классические методы интеллектуального анализа данных, способы проверки адекватности получаемых моделей, их сравнения и выбора. В конце разделов приведены вопросы для самоконтроля и задания. Материал соответствует курсам «Статистические методы интеллектуального анализа данных» и «Интеллектуальные системы» при подготовке магистрантов по направлению «Автоматизация технологических процессов и производств». Исходные данные и коды всех примеров на языке R могут быть скачаны с сайта издательства. Скачать: https://www.litres.ru/book/leonid-mylnikov/statisticheskie-metody-intellektualnogo-analiza-dannyh-67727342/?lfrom=477110899
В современном мире, где огромные объемы данных генерируются каждую секунду, интеллектуальный анализ данных становится неотъемлемой частью экономики и финансов. Этот процесс позволяет выявить скрытые закономерности и сделать предсказания на основе имеющихся данных, что помогает принимать более обоснованные решения в различных сферах. Основные инструменты интеллектуального анализа данных в экономике и финансах включают в себя статистический анализ, машинное обучение, искусственный интеллект и эконометрику...