1. Scilab Нейронные Сети

Не так давно получил распространение термин «большие данные», обозначивший новую прикладную область — поиск способов автоматического быстрого анализа огромных объёмов разнородной информации. Наука о больших данных ещё только оформляется, но уже сейчас она очень востребована — и в будущем будет востребована только больше. С её помощью можно решать невероятные задачи: оценивать состояние печени по кардиограмме, предсказывать зарплату по описанию вакансии, предлагать пользователю музыку на основании его анкеты в интернете. Большими данными может оказаться что угодно: результаты научных экспериментов, логи банковских транзакций, метеорологические наблюдения, профили в социальных сетях — словом, всё, что может быть полезно проанализировать.

Рутковская Д., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы. Scilab –интерактивная система автоматизации инженерных, научных.

Самым перспективным подходом к анализу больших данных считается применение машинного обучения — набора методов, благодаря которым компьютер может находить в массивах изначально неизвестные взаимосвязи и закономерности. На факультете компьютерных наук ВШЭ и в Школе анализа данных есть люди, активно использующие машинное обучение и разрабатывающие новые подходы к нему. Именно они — преподаватели этого курса. Вы изучите основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения — в основном речь пойдёт о классификации, регрессии и кластеризации. Узнаете об основных методах машинного обучения и их особенностях, научитесь оценивать качество моделей — и решать, подходит ли модель для решения конкретной задачи.

Наконец, познакомитесь с современными библиотеками, в которых реализованы обсуждаемые модели и методы оценки их качества. Для работы мы будем использовать реальные данные из реальных задач. Краткая программа курса: Неделя 1. Примеры задач. Логические методы: решающие деревья и решающие леса. Метрические методы классификации.

Линейные методы, стохастический градиент. Метод опорных векторов (SVM). Логистическая регрессия.

Метрики качества классификации. Линейная регрессия. Понижение размерности, метод главных компонент. Композиции алгоритмов, градиентный бустинг. Нейронные сети.

Чертежи организации дорожного движения в автокаде. Кластеризация и визуализация. Частичное обучение. Прикладные задачи анализа данных: постановки и методы решения.

Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах. Для выполнения практических заданий потребуются базовые навыки программирования. Очень желательно знать Python. Задания рассчитаны на использование этого языка и его библиотек numpy, pandas и scikit-learn. Чтобы успешно завершить курс, нужно набрать проходную сумму баллов за тесты и практические задания, а также выполнить финальный проект, посвящённый решению прикладной задачи анализа данных.

Мы уверены, что этот курс будет полезен каждому, кто хочет постичь искусство предсказательного моделирования и освоить интеллектуальный анализ данных.

В настоящем документе рассматриваются основные возможности пакета Scilab и навыки, необходимые для того, чтобы приступить к работе как можно быстрее. В первой главе показано, как получить дистрибутив и установить Scilab на персональный компьютер, а также где искать помощи в случае затруднений. Вторая глава представляет обзор графической и текстовой среды пакета Scilab. Основные конструкции встроенного языка программирования Scilab рассматриваются в главе 3. Глава 4 посвящена работе с матрицами и основным функциям библиотеки линейной алгебры. В пятой главе представлены основные конструкции структурного программирования в Scilab. Вопросы определения пользовательских функций, управления входными и выходными аргументами, а также создания библиотек функций составляют шестую главу.

Завершает обзор глава 7, где дано краткое введение в графические возможности Scilab, включая построение двухмерных графиков и экспорт изображений. СОДЕРЖАНИЕ 1. Введение 1.1. О данном руководстве 1.2. Обзор пакета Scilab 1.3.

Как получить дистрибутив и установить Scilab? Установка Scilab в Windows 1.3.2. Установка Scilab в Linux 1.3.3. Установка Scilab в Mac OS 1.4.

Как получить помощь? Списки рассылки, wiki и отчеты о дефектах 1.6. Демонстрационные примеры Scilab 1.7. Упражнения 2. Основы работы в Scilab 2.1.

Контроль Scilab 2.2. Встроенный редактор скриптов 2.3. Расположение панелей 2.4. Использование команды exec 2.5.

Scilab Нейронные Сети

Пакетная обработка 2.6. Упражнения 3. Основные элементы языка Scilab 3.1. Определение вещественных переменных 3.2. Имена переменных 3.3.

Комментарии и продолжение строки 3.4. Элементарные математические функции 3.5. Предопределенные математические константы 3.6. Логический тип 3.7. Комплексные числа 3.8.

Целые числа 3.8.1. Обзор целых чисел 3.8.2. Преобразование целых типов 3.8.3. Выход за пределы диапазона и проблемы переносимости 3.9. Целые числа и числа с плавающей точкой 3.10. Переменная ans 3.11.

Динамическая типизация переменных 3.13. Упражнения 4. Создание вещественных матриц 4.3.

Пустая матрица 4.4. Определение размера матрицы 4.5. Работа с элементами матрицы 4.6.

Оператор «:» 4.7. Генерация единичной матрицы. Функция eye 4.8.

Динамическое изменение размера матрицы 4.9. Оператор «$» 4.10. Арифметические операции 4.11. Поэлементные операции 4.12. Эрмитово сопряжение и транспонирование 4.13. Умножение векторов 4.14. Сравнение вещественных матриц 4.15.

Числа с плавающей точкой в качестве индексов 4.16. Еще об элементарных функциях 4.17. Высшая алгебра и другие возможности Scilab 4.18. Упражнения 5. Операторы ветвления и цикла 5.1. Оператор if 5.2. Оператор select 5.3.

Оператор for 5.4. Оператор while 5.5.

Инструкции break и continue 6. Создание собственной функции 6.3. Библиотеки функций 6.4.

Управление выходными переменными 6.5. Уровни стека вызовов 6.6. Инструкция return 6.7. Отладка функций. Инструкция pause 7. Построение графиков 7.1. Обзор графических возможностей Scilab 7.2.

Отображение двухмерных графиков 7.3. Контурные графики 7.4. Подписи на графиках 7.5. Экспорт изображений 8. Заключение 9. Благодарность 10.

Ответы к упражнениям 10.1. Ответы к упражнениям раздела 1.7 10.2. Ответы к упражнениям раздела 2.6 10.3. Ответы к упражнениям раздела 3.13 10.4. Ответы к упражнениям раздела 4.18 Список литературы Предметный указатель Скачать. Настоящий сайт представляет собой информационный портал, содержащий материалы по проблеме бизнес-аналитики, раскрывающие особенности использования современных подходов и методов анализа и обработки данных, что в условиях современной информатизации общества представляется весьма актуальным при исследовании различных проблем социально-экономического характера. Настоящий портал содержит материалы познавательного, учебно-методического и научно-исследовательского характера, демонстрирующие современное состояние развития проблемы бизнес-аналитики, проблемы анализа и обработки данных.

Особое внимание на страницах сайта уделено методическому и аналитическому инструментарию рассматриваемых проблем. Наряду с теоретическими и аналитическими материалами сайт содержит пакеты программных продуктов, представляющих собой прикладной инструментарий, способный автоматизировать научно-практические исследования в области бизнес-аналитики и бизнес-статистики.