Callmom.pandorabots.com. — 20 p. Автор и выходные данные не указаны. This file documents the Pandorabots implementation of AIML 2.0. The elements on this page may be used on both the Playground and the Developer Portal server. Elements. aiml bot br category condition date denormalize eval explode first formal gender get id img input interval learn learnf li loop lowercase map...
Документация. — Www.aiml.foundation, 2018. — 54 p. Автор не указан. Документация по языку AIML (версия 2.1). Язык AIML используется для программирования чат-ботов. The chatbot market has grown and evolved considerably since AIML 2.0 was released four years ago, and this spec update introduces some new key features designed to address the changing landscape. This document is a...
Third Edition. — Springer, 2001. — (Springer series in information sciences; 30). — ISBN: 3-540-67921-9. Preface to the Third Edition Since the second edition of this book came out in early 1997, the number of scientific papers published on the Self-Organizing Map (SOM) has increased from about 1500 to some 4000. Also, two special workshops dedicated to the SOM have been...
Archive with source code. 2nd ed. — Packt, 2017. — 432 p. Learn the nature of data through software which takes the preliminary concepts right away using R and Python. Understand data modeling and visualization to perform efficient statistical analysis with this guide. Get well versed with techniques such as regression, clustering, classification, support vector machines and...
2007. - 187 с.
Книга ориентирована не только на представителей специальных служб, но также на сотрудников информационно-аналитических подразделений предприятий и политических организаций, на журналистов, социологов, научных работников. Она может быть полезной для любого, кто из любопытства или с практической целью желает разобраться в технологиях аналитической работы или просто...
Дисс. на соиск. уч. степени докт. техн. наук по спец. 05.13.18 "Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ". - Воронеж, 2006. -260 с. Содержание Введение Методологические аспекты классификационной задачи Общие принципы построения классификаций Методологические аспекты классификационной задачи Математическая формализация основных предположений...
Монография. — Ташкент: Национальный университет Узбекистана им. Мирзо Улугбека, 2010. — 140 с. Непараметрические методы в задачах классификации Непараметрические методы классификации и проблемы их использования Определение объема областей для принятия решений в непараметрических методах распознавания Выбор значения k ближайших соседей Выбор ширины парзеновского окна...
Предмет: "Интеллектуальные информационные системы", тема: "Изучение методов интеллектуального анализа данных в среде Statgraphics. Компонентный анализ. Кластерный анализ. ", вариант 9.
УГАТУ, Уфа, преподаватель Павлова А.Н., 40 с., 2010 г., дисциплина Системы искусственного интеллекта. В данной курсовой работе выполняется интеллектуальный анализ данных о потребление электроэнергии субъектами РФ за 2008 год методами компонентного, кластерного анализа, построения деревьев решений, а также нейросетевыми методами на основе карт Кохонена. Цель анализа – выявление...
Идентификация проблемной области. Постановка задачи. Назначение ЭС. Класс ЭС по решаемой задаче. Цель. Ожидаемые результаты. Промежуточные цели. Исходные данные. Концептуализация предметной области. Извлечение знаний. Анализ методом главных компонент. Кластерный анализ с помощью дендрограмм. Кластерный анализ с помощью Карт Кохонена. Построение деревьев решений. Структурирование...
Идентификация проблемной области. Постановка задачи. Назначение ЭС. Класс ЭС по решаемой задаче. Цель. Ожидаемые результаты. Промежуточные цели. Исходные данные. Концептуализация предметной области. Извлечение знаний. Анализ методом главных компонент. Кластерный анализ с помощью дендрограмм. Кластерный анализ с помощью Карт Кохонена. Построение деревьев решений. Структурирование...
Идентификация проблемной области. Постановка задачи. Назначение ЭС. Класс ЭС по решаемой задаче. Цель. Ожидаемые результаты. Промежуточные цели. Исходные данные. Концептуализация предметной области. Извлечение знаний. Анализ методом главных компонент. Кластерный анализ с помощью дендрограмм. Кластерный анализ с помощью Карт Кохонена. Построение деревьев решений. Структурирование...
Идентификация проблемной области.
Постановка задачи.
Назначение ЭС.
Класс ЭС по решаемой задаче.
Цель.
Ожидаемые результаты.
Промежуточные цели.
Исходные данные.
Концептуализация предметной области.
Извлечение знаний.
Анализ методом главных компонент.
Кластерный анализ с помощью дендрограмм.
Кластерный анализ с помощью Карт Кохонена.
Построение деревьев решений....
Идентификация проблемной области. Постановка задачи. Назначение ЭС. Класс ЭС по решаемой задаче. Цель. Ожидаемые результаты. Промежуточные цели. Исходные данные. Концептуализация предметной области. Извлечение знаний. Анализ методом главных компонент. Кластерный анализ с помощью дендрограмм. Кластерный анализ с помощью Карт Кохонена. Построение деревьев решений. Структурирование...
Идентификация проблемной области. Постановка задачи. Назначение ЭС. Класс ЭС по решаемой задаче. Цель. Ожидаемые результаты. Промежуточные цели. Исходные данные. Концептуализация предметной области. Извлечение знаний. Анализ методом главных компонент. Кластерный анализ с помощью дендрограмм. Кластерный анализ с помощью Карт Кохонена. Построение деревьев решений. Структурирование...
8 семестр, интеллектуальный анализ данных об уровнях занятости по субъектам РФ за январь 2010 года методами компонентного, кластерного анализа, построения деревьев решений, а также нейросетевыми методами на основе карт Кохонена
Конспект лекцій для студентів напряму підготовки 6.050101 «Комп’ютерні науки» денної форми навчання. уклад. Н.М.Ліщина. Луцьк, Луцький НТУ, 2016. 112 с. Анотація курсу Основні поняття та визначення інтелектуального аналізу даних. Типи даних для роботи в Data Mining Методи і стадії Data Mining Задачі інтелектуального аналізу даних Задачі Data Mining. Прогнозування й...
Изучение интеллектуальных методов анализа данных. Компонентный анализ. Кластерный анализ. Изучение особенностей применения компонентного и кластерного
анализа с целью изучения структуры данных.
Отчет по лабораторной работе по дисциплине «Методы и средства анализа данных»
по теме: «Лабораторная работа с системой анализа данных Weka», Москва, 2008
Лабораторная работа посвящена анализу данных в системе анализа данных Weka. Эта система написана на Java и представляет собой систему библиотек функции обработки данных, плюс несколько графических интерфейсов к этим...
Под научной редакцией проф. Е. В. Луценко. – Монография (научное издание). Краснодар: КубГАУ, 2017. – 634 с. ISBN: 978-5-00097-226-7 Монография посвящена применению автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализа) и его программного инструментария – интеллектуальной системы «Эйдос» в правоохранительной сфере. Показано применение АСК-анализа в управлении качеством...
Учебное пособие. Под общ. ред. Е. В. Луценко. — Краснодар: КубГАУ, 2017. — 450 с. — ISBN: 978-5-00097-265-6. В учебном пособии представлены: курс лекций и практических занятий; методические указания по их проведению; задания для самостоятельной работы и фонд оценочных средств по дисциплине Б1.В.ОД.4. Современные информационно-коммуникационные технологии в...
Методические указания к лабораторным работам по курсам «Интеллектуальные автоматизированные системы» и "Моделирование ИАС". — Уфа: УГАТУ, 2004. — 24 с. Методические указания к лабораторной работе № 2 по дисциплине "Системы искусственного интеллекта". Цель работы: изучение особенностей применения компонентного и кластерного анализа в среде Statgraphics с целью изучения структуры...
Дис. на соиск. уч. степ. канд. техн. наук: 05.03.01 Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей. — Тульский госуд. университет. — Науч. рук. не указан. — Тула: 2008. — 142 с. Введение инструментарий для анали за производительности и масштабируемости систем обработки данных Системное проектирование программного обеспечения...
Введение.
Описание возможностей пакета Deductor.
Описание метода решения задачи.
Постановка задачи.
Решение задачи средствами пакета Deductor.
Анализ полученных результатов.
Заключение.
Список использованных источников.
Макаревич А. И.
БГУ.
Лабораторная работа по дисциплине «БЗиЭС» «Применение алгоритмов Data Mining с использованием прикладной программы Weka-3-5-6», СПб, 2007.
Цель работы:
Ознакомиться с основами применения алгоритмов Data mining с использованием прикладной программы WEKA. Ознакомится с прикладной программой WEKA.
Алгоритмы ассоциации
Алгоритмы классификации
Алгоритмы кластеризации
Работа...
Россия, курсовая работа, орел, 36стр, 2010год
Участники рейда должны выйти из точки встречи, посетить по разу в неизвестном порядке магазины 2,1,
3.n и вернуться в точку сбора. Расстояния между магазинами известны. В каком порядке следует обходить магазины в течение рейда, чтобы замкнутый путь (тур) участников был кратчайшим
Национальный исследовательский университет - Высшая школа экономики, Москва, 2010. - 6 с. Направление - 040100.68 Социология, подготовки магистра Тематический план учебной дисциплины Базовый учебник, ридеры Содержание программы Примерная тематика эссе Вопросы для оценки качества освоения дисциплины
НУК, Дисциплина - "Компьютеризированные системы искусственного интеллекта". Лаба реализована в среде MatLAB. Задание: Разделить систему координат решающими функциями (U1, U2) на классы Р1, Р2, Р3, Р4. Составить программу на любом языке программирования, строит случай-ный массив точек (100) и распознаёт их по классам. На экран вывести систему координат, решающие функции и...
Отчет по лабораторной работе: Методы и средства анализа данных по теме: «Система анализа данных WEKA», Москва, 2008. Лабораторная работа посвящена методам анализа данных в системе Weka. Эта система написана на Java и представляет собой систему библиотек функции обработки данных, плюс несколько графических интерфейсов к этим библиотекам. Основной интерфейс системы - Explorer. Он...
ПГТУ,4 курс/2 семестр. - 32 c. Сведения о Data Mining. Применение Data mining. Некоторые бизнес-приложения Data Mining Специальные приложения. Типы закономерностей. Классы систем Data Mining Предметно-ориентированные аналитические системы Статистические пакеты Нейронные сети Системы рассуждений на основе аналогичных случаев Деревья решений (decision trees) Эволюционное...
РГСУ, г.Москва, преп. Кленина В.И. 2012, 45 стр.
Задачи Data Mining.
Базовые методы Data Mining.
Процесс Data Mining.
Сферы применения Data Mining.
Анализ SAS Enterprise Miner.
Сумський Державний Університет, кафедра комп'ютерних наук, секція інформаційних технологій проектування. Суми, Україна. 2015. 39 с. Вступ Інформація про секцію Структура секції Програмне забезпечення, що використовується на секції Індивідуальне завдання Постановка задачі Мови та засоби програмування штучного інтелекту Prolog Visual Basic for Application iLogic Найбільш...
Комментарии