Курс по интеллектуальному анализу данных.

Введение

Цель практикума – научить студента применять методы интеллектуального анализа данных для решения ряда прикладных задач обработки и анализа многомерных наборов данных на примере использования среды Python. Тематика практикума охватывает алгоритмы нелинейного метода наименьших квадратов, метода главных компонент, методов стохастического поиска экстремумов функции, а также применение нейронных сетей для кластеризации и классификации данных. Приведенные справочные теоретические сведения содержат достаточный объем информации, исключающий необходимость прибегать к другим источникам литературы в ходе выполнения практических работ.

Оглавление:

• Основы работы Python, matplotlib, NumPy
• Нелинейный метод наименьших квадратов
• Метод главных компонент
• Иерархические методы кластерного анализа
• Неиерархические методы кластерного анализа
• Нейронные сети. Слой Кохонена
• Нейронные сети. Карты Кохонена
• Стохастические методы поиска