Что такое data mining? Это процесс нетривиального извлечения новой, полезной и экстраполируемой информации из большого массива многомерных данных. Другими словами, это поиск структуры в данных. Исходные данные – совокупность численных векторов (измерений) Пример. Набор данных iris – 150 наблюдений,
Дифференциальные уравнения Колмогорова. Схема случайного процесса представляет собой ступенчатую кривую, на рис. изображен один из возможных вариантов реализаций процесса Для любого момента времени t вероятность состояний есть P1(t), P2(t), … Pi(t),… Pn(t) , при этом соблюдается условие нормировки
Классификация дифференциальных уравнений обыкновенные дифференциальные уравнения, содержащие одну независимую переменную и производные по ней; дифференциальные уравнения в частных производных, содержащие несколько независимых переменных и производные по ним. В зависимости от числа независимых переменных и, следовательно, типа входящих в них производных:
Кез келген үлгінің негізгі ерекшелігі - оның мүшелерінің арасында ауытқу болуы, осы өзгермелілік деңгейін өлшеу қажет болады. Көбінесе, осы мақсат үшін бірқатар бөліністердің амплитудасын көрсетіңіз - сериялардың шекаралары деп аталатын ең кіші және ең үлкен мәндер арасындағы айырмашылық. Серия шектерін салыстыру
Обработка многократно измеренных величин Исследование на нормальность: 1. Предварительные исследования (грубость, систематика – условия Ляпунова – основн. мат. условия) 2. Графические исследования – гистограмма, вероятностная бумага 3. Приближенные исследования (форма –ассиметрия, эксцесс – важно для тестирования) 4. Основные критерии
Здесь, Вы можете изучить и скачать презентации из раздела Математика.
Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:
Email: Нажмите что бы посмотреть