courses:data_analysis_and_interpretation:lectures
Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
| Both sides previous revision Previous revision Next revision | Previous revision | ||
|
courses:data_analysis_and_interpretation:lectures [2019/01/11 09:21] andrey.suchkov |
courses:data_analysis_and_interpretation:lectures [2022/12/10 09:08] (current) |
||
|---|---|---|---|
| Line 1: | Line 1: | ||
| ====== Программа ====== | ====== Программа ====== | ||
| - | - **Введение в анализ данных** | + | ===== 1. Введение в анализ данных ===== |
| - | - Проблема обработки данных | + | - Проблема обработки данных |
| - | - Матрица данных | + | - Матрица данных |
| - | - Гипотеза компактности и скрытых факторов | + | - Гипотеза компактности и скрытых факторов |
| - | - Структура матрицы данных и задачи обработки | + | - Структура матрицы данных и задачи обработки |
| - | - Матрица объект-объект и признак-признак, расстояние и близость | + | - Матрица объект-объект и признак-признак, расстояние и близость |
| - | - Изменение признаков | + | - Изменение признаков |
| - | - Основные типы шкал | + | - Основные типы шкал |
| - | - **Классификация данных** | + | ===== 2. Классификация данных ===== |
| - | - Постановка задачи | + | - Постановка задачи |
| - | - Статистические методы классификации | + | - Статистические методы классификации |
| - | - Постановка задачи классификации как статистической задачи при известных вероятностных распределениях | + | - Постановка задачи классификации как статистической задачи при известных вероятностных распределениях |
| - | - Построение классификации для нормального распределения | + | - Построение классификации для нормального распределения |
| - | - Числовые примеры | + | - Числовые примеры |
| - | - Оценка качества классификации | + | - Оценка качества классификации |
| - | - Классификация на основе оценки апостериорной вероятности | + | - Классификация на основе оценки апостериорной вероятности |
| - | - Классификация двух нормальных распределений с неравными матрицами ковариаций | + | - Классификация двух нормальных распределений с неравными матрицами ковариаций |
| - | - Классификация нормально распределённых векторов при неизвестных параметрах распределения | + | - Классификация нормально распределённых векторов при неизвестных параметрах распределения |
| - | - Задача статистической классификации для количества классов больше 2 | + | - Задача статистической классификации для количества классов больше 2 |
| - | - Линейная дискриминантная функция Фишера | + | - Линейная дискриминантная функция Фишера |
| - | - **Обучаемые классификаторы. Детерминистский подход** | + | ===== 3. Обучаемые классификаторы. Детерминистский подход ===== |
| - | - Общие свойства линейных дискриминантных функций в детерминистской подстановке | + | - Общие свойства линейных дискриминантных функций в детерминистской подстановке |
| - | - Персептронный алгоритм получения линейных решающих правил | + | - Персептронный алгоритм получения линейных решающих правил |
| - | - Правила поиска решения, основанные на минимизации градиента функции качества | + | - Правила поиска решения, основанные на минимизации градиента функции качества |
| - | - Формальный вывод персептронного алгоритма | + | - Формальный вывод персептронного алгоритма |
| - | - **Кластерный анализ** | + | ===== 4. Кластерный анализ ===== |
| - | - Постановка задачи группировки данных | + | - Постановка задачи группировки данных |
| - | - Пример | + | - Пример |
| - | - Критерии качества разбиения на классы | + | - Критерии качества разбиения на классы |
| - | - Основные типы кластерных процедур. Основные задачи кластерного анализа | + | - Основные типы кластерных процедур. Основные задачи кластерного анализа |
| - | - Построение последовательной процедуры итеративной оптимизации | + | - Построение последовательной процедуры итеративной оптимизации |
| - | - Базовая процедура кластеризации (базовая минимальная квадратичная ошибка) | + | - Базовая процедура кластеризации (базовая минимальная квадратичная ошибка) |
| - | - Параллельная процедура. Базовые изоданные | + | - Параллельная процедура. Базовые изоданные |
| - | - Описание процедуры: Базовые изоданные | + | - Описание процедуры: Базовые изоданные |
| - | - Алгоритм k-внутригрупповых средних | + | - Алгоритм k-внутригрупповых средних |
| - | - Иерархические процедуры группировки | + | - Иерархические процедуры группировки |
| - | - Агломеративная процедура | + | - Агломеративная процедура |
| - | - Статистические модели группировки | + | - Статистические модели группировки |
| - | - Алгоритм автоматической классификации на основе использования кластер-анализа | + | - Алгоритм автоматической классификации на основе использования кластер-анализа |
| - | - **Методы снижения размерности** | + | ===== 5. Методы снижения размерности ===== |
| - | - Методы отбора признаков по заданному критерию | + | - Методы отбора признаков по заданному критерию |
| - | - Метод главных компанент | + | - Метод главных компонент |
| - | - **Факторный анализ** | + | ===== 6. Факторный анализ ===== |
| - | - Модель факторного анализа | + | - Модель факторного анализа |
| - | - Структура факторных уравнений | + | - Структура факторных уравнений |
| - | - Неоднозначность факторного решения | + | - Неоднозначность факторного решения |
| - | - Метод главных факторов | + | - Метод главных факторов |
| - | - Метод центроидных факторов | + | - Метод центроидных факторов |
| - | - **Многомерное шкалирование** | + | ===== 7. Многомерное шкалирование ===== |
| - | - Дистанционная модель для различий | + | - Дистанционная модель для различий |
| - | - Модель Торгерсона | + | - Модель Торгерсона |
| - | - Поворот | + | - Поворот |
| - | - Объективные повороты | + | - Объективные повороты |
| - | - Ручные повороты | + | - Ручные повороты |
| - | - Размерность | + | - Размерность |
| - | - Интерпретация | + | - Интерпретация |
| - | + | ||
| - | + | ||
courses/data_analysis_and_interpretation/lectures.1547198500.txt.gz · Last modified: 2022/12/10 09:08 (external edit)
Except where otherwise noted, content on this wiki is licensed under the following license: CC Attribution-Share Alike 4.0 International
