Анализ данных — поиск закономерностей и построение моделей прогноза

Курс рассматривает основные типы моделей, используемых для поиска закономерностей в данных — регрессионный анализ, кластеризация данных, построение простых и обобщенных деревьев решений, сокращение данных — метод главных компонент. Кратко обсуждаются идеи и методы нейронных сетей и машины поддерживающих векторов (SVM — Support Vector Machine), а также методы bootstrap построения оценок при недостаточном числе исходных данных. Обсуждаются основные понятия «нечеткого» (fuzzy) анализа данных.

Смотрите также