Details
Title | Основы интеллектуального анализа данных. Лабораторный практикум с использованием пакета программ WEKA: учебное пособие |
---|---|
Creators | Нестеров Сергей Александрович |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики |
Imprint | Санкт-Петербург, 2019 |
Collection | Учебная и учебно-методическая литература ; Общая коллекция |
Subjects | Базы данных ; Вычислительные машины электронные — Программы — Обработка пакетная |
UDC | 004.65(075.8+076.5) ; 004.422.8(075.8+076.5) |
Document type | Tutorial |
File type | |
Language | Russian |
DOI | 10.18720/SPBPU/2/s19-61 |
Rights | Свободный доступ из сети Интернет (чтение) |
Record key | RU\SPSTU\edoc\60996 |
Record create date | 4/29/2019 |
Group | Anonymous |
---|---|
Network | Internet |
В пособии рассматривается использование пакета программ WEKA для решения задач классификации и кластеризации. Учебное пособие предназначено для студентов вузов, обучающихся по направлениям подготовки бакалавров 27.03.03 – «Системный анализ и управление» и 09.03.02 – «Информационные системы и технологии». Оно может быть также использовано при обучении студентов других направлений подготовки и в учреждениях дополнительного профессионального образования.
- Введение
- Лабораторная работа №1. Знакомство с программой WEKA. Набор Ирисы Фишера
- Лабораторная работа №2 . Кросс-валидация. Алгоритмы ZeroR, OneR, упрощенный алгоритм Байеса. WEKA Experimenter
- Лабораторная работа №3. Визуализация данных, алгоритм k ближайших соседей, исключение атрибутов, использование фильтров
- Лабораторная работа №4. Установка дополнительных модулей. Кластеризация
- Лабораторная работа №5. Классификация текстов. Использование фильтра StringToWordVector. Мета-классификатор FilteredClassifier. ROC-кривая
- Лабораторная работа №6. Выбор атрибутов и параметров в WEKA Explorer
- Библиографический список
Access count: 1114
Last 30 days: 9