Методы интеллектуальной обработки потоков интернет-документов
Особенности основных направлений методов web mining. Классификация с обучением: деревья решений, нейронные сети и метод Naive Bayes. Варианты модификация работы алгоритма ID3 с деревьями решений. Проведение расчета среднего процент ошибок классификации.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 14.01.2017 |
| Размер файла | 302,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Роль классификации документов в решении задач информационного поиска. Методы автоматической классификации документов и этапы построения классифицирующей системы: индексация документа, построение классификаторов на базе обучающих данных, оценка их работы.
курсовая работа [354,2 K], добавлен 13.01.2013Задача анализа деловой активности, факторы, влияющие на принятие решений. Современные информационные технологии и нейронные сети: принципы их работы. Исследование применения нейронных сетей в задачах прогнозирования финансовых ситуаций и принятия решений.
дипломная работа [955,3 K], добавлен 06.11.2011Пример дерева решений. Анализ древовидной структуры данных. Предикторные (зависимые) переменные как признаки, описывающие свойства анализируемых объектов. Решение задач классификации и численного прогнозирования с помощью деревьев классификации.
презентация [391,1 K], добавлен 09.10.2013Искусственные нейронные сети, строящиеся по принципам организации и функционирования их биологических аналогов. Элементарный преобразователь в сетях. Экспериментальный автопилотируемый гиперзвуковой самолет-разведчик LoFLYTE, использующий нейронные сети.
презентация [1,3 M], добавлен 23.09.2015Создание структуры интеллектуального анализа данных. Дерево решений. Характеристики кластера, определение групп объектов или событий. Линейная и логистическая регрессии. Правила ассоциативных решений. Алгоритм Байеса. Анализ с помощью нейронной сети.
контрольная работа [2,0 M], добавлен 13.06.2014Характеристика моделей обучения. Общие сведения о нейроне. Искусственные нейронные сети, персептрон. Проблема XOR и пути ее решения. Нейронные сети обратного распространения. Подготовка входных и выходных данных. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга.
контрольная работа [1,4 M], добавлен 28.01.2011Объектно-ориентированное программирование: основная идея, сопровождение, модификация, термины и положения. Понятие объекта как логической единицы, правила (методы) обработки данных. Метод Гаусса для решения систем линейных алгебраических уравнений.
курсовая работа [125,1 K], добавлен 22.04.2009Теоретические основы Интернет-технологий и основных служб сети Интернет. Ознакомление с возможностями подключения к сети Интернет. Основные службы сети. Принципы поиска информации в WWW. Обзор современных Интернет браузеров. Программы для общения в сети.
курсовая работа [385,2 K], добавлен 18.06.2010Разработка алгоритма и реализация интеллектуальной информационной системы, позволяющей оценить время в неделю, необходимое для осуществления функций технической поддержки администратора с необходимым уровнем надежности работы локальной сети.
курсовая работа [37,4 K], добавлен 01.12.2009Перспективные направления анализа данных: анализ текстовой информации, интеллектуальный анализ данных. Анализ структурированной информации, хранящейся в базах данных. Процесс анализа текстовых документов. Особенности предварительной обработки данных.
реферат [443,2 K], добавлен 13.02.2014Человеко-машинные комплексы, специально предназначенные для принятия решений. Процесс принятия решений и его этапы. Методы поиска новых вариантов решений: дерево решений, морфологические таблицы, конференции идей. Принцип математической оценки тенденций.
курсовая работа [272,1 K], добавлен 30.07.2009Виды машинного обучения, его основные задачи и методы. Подходы к классификации: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, стохастический градиентный спуск, K-ближайший сосед, дерево решений, случайный лес, метод опорных векторов.
курсовая работа [436,9 K], добавлен 14.12.2022Разработка районной сети широкополосного доступа в интернет по технологии FTTB и описание типовых архитектурных решений. Применение технология GePON в горизонтальной кабельной подсистеме. Оценка эффективности разработки фрагмента мультсервисной сети.
дипломная работа [518,8 K], добавлен 21.05.2014"Наивная" модель прогнозирования. Прогнозирование методом среднего и скользящего среднего. Метод опорных векторов, деревьев решений, ассоциативных правил, системы рассуждений на основе аналогичных случаев, декомпозиции временного ряда и кластеризации.
курсовая работа [2,6 M], добавлен 02.12.2014Назначение и цели создания системы учета по подключению Интернет-сети. Анализ методов решения задачи, входные и выходные данные. Разработка информационной модели, алгоритма задачи и интерфейса пользователя. Этапы тестирования программного продукта.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 08.05.2009Классификация вычислительных систем по способам взаимодействия потоков выполняемых команд и потоков обрабатываемых данных, их разновидности и функциональные особенности. Принципы расширения классификации Флинна. Виды топологии соединительной сети.
презентация [175,6 K], добавлен 11.10.2014Модели оценки кредитоспособности физических лиц в российских банках. Нейронные сети как метод решения задачи классификации. Описание возможностей программы STATISTICA 8 Neural Networks. Общая характеристика основных этапов нейросетевого моделирования.
дипломная работа [1,4 M], добавлен 21.10.2013Обслуживание двух встречных потоков информации. Структура информационных систем. Разработка структуры базы данных. Режимы работы с базами данных. Четыре основных компонента системы поддержки принятия решений. Выбор системы управления баз данных.
курсовая работа [772,0 K], добавлен 21.04.2016Описание функциональных возможностей технологии Data Mining как процессов обнаружения неизвестных данных. Изучение систем вывода ассоциативных правил и механизмов нейросетевых алгоритмов. Описание алгоритмов кластеризации и сфер применения Data Mining.
контрольная работа [208,4 K], добавлен 14.06.2013Базовые архитектуры компьютеров: последовательная обработка символов по заданной программе и параллельное распознавание образов по обучающим примерам. Искусственные нейронные сети. Прототип для создания нейрона. Поведение искусственной нейронной сети.
контрольная работа [229,5 K], добавлен 28.05.2010
