Содержание
- 2. ❶ ❸ ❷ Выявление (подтверждение, корректиро-вка) закономерности в поведении соци-ального объекта (явления, процесса) Объяснение на основе
- 3. Процесс аналитического исследования больших массивов необработанных данных в целях выявления скрытых закономернос-тей и систематических взаимосвязей между
- 4. Понятие Data Mining Data Mining - мультидисциплинарная область зна-ний, нацеленная на «раскопку» полезных данных в больших
- 5. Методы и алгоритмы Data Mining К методам и алгоритмам Data Mining можно отнести следующие: ⮊ искусственные
- 6. Состоит из трех стадий: Выявление закономерностей (свободный поиск) Использование выявленных закономерностей для предсказания неизвестных
- 7. Стадия свободного поиска Осуществляется извлечение полезной информации из первичных данных и преобразование ее в некото-рые формальные
- 8. Стадия прогностического моделирования Использует результаты предыдущей стадии непос-редственно для прогнозирования новых результа-тов, основанного на анализе прецедентов
- 9. Анализ исключений Предназначен для выявления и формализации ано-малий (отклонений), в найденных на предыдущих стадиях закономерностях Найдено
- 10. Применяется: ⮊ при отсутствии или недостаточности предвари- тельной информации о природе связей; ⮊ при необходимости учета
- 11. С методологической точки зрения: Класс аналитических методов, построенных на при-нципах обучения мыслящих существ и функциони-рования мозга,
- 12. Входной слой Выходной слой Скрытые слои Построение нейронных сетей
- 13. Таким образом, передаточная функция имеет вид: Y = f ( ∑ Wi*Xi ) где, Xi –
- 14. Для разработки и применения нейронных сетей используются: ⮊ программный пакет NeurOn-line ⮊ NeuralWorks Professional II/Plus ⮊
- 15. Представляет собой структурно-параметрическую формализацию социально-экономических и поли-тических процессов Выражается в виде ориентированного графа Вершины графа –
- 16. Для повышения адекватности когнитивных моделей изменяют качество оргграфа: Знаковый граф (когнитивная карта) Взвешенный граф Функциональный граф
- 17. анализа документов текстовых Методы
- 18. Анализ символьных данных представляет собой творческий процесс, зависящий от: ⮊ содержания и сложности построения документа ⮊
- 19. При оценке надежности учитывают следующие факторы: ⮊ является ли документ официальным ⮊ является ли документ личным
- 20. Технологии автоматического извлечения знаний могут быть сведены к следующим направлениям: ❶ классификация ❷ кластерный анализ ❸
- 21. Представляет собой систему рубрицирования тек-стовых документов, базирующуюся на разделении понятий «тема» и «проблема» Тема более простая
- 22. обеспечивает: ❶ интеграцию разнородной информации ❷ профилирование пользователей и проблем ❸ проблемно-тематическую навигацию по информационным фондам
- 23. Применяется при реферировании больших докуме-нтальных массивов и выделении компактных под-групп документов с близкими свойствами Различают два
- 24. Заключается в использовании технологических процедур: ❶ индексирование ключевыми словами анализ смыслового содержания текста для выделения све-дений
- 26. Скачать презентацию