Теми домашньої роботи. Вимоги до змісту і оформленню роботи

Mining
6 Ієрархічні методи кластерного аналізу
7 Метод опорних векторів
8 Методи прогнозування
9 Методи пошуку асоціаційних правил
10 Кореляційно-регресійний аналіз
11 Штучні нейронні мережі
12 Методи штучного інтелекту
13 Дерева прийняття рішень, символьні правила
14 Методи візуалізації даних
15 Лінійна регресія
16 Еволюційне програмування і генетичні алгоритми
17 Методи пошуку шаблонів даних
18 Методи багатомірного розвідувального аналізу
19 Стандарти та інструменти Data Mining
20 Неієрархічні методи кластерного аналізу
21 Метод обмеженого перебору

даних за допомогою нечітких відношень
6 Лінійна регресія
7 Штучні нейронні мережі
8 Метод обмеженого перебору
9 Методи найближчого сусіда і К-найближчого сусіда
10 Стандарти та інструменти Data Mining
11 Методи пошуку шаблонів даних
12 Метод опорних векторів
13 Методи візуалізації даних
14 Методи штучного інтелекту
15 Байєсовські мережі
16 Методи використання навчальної інформації
17 Еволюційне програмування і генетичні алгоритми
18 Кореляційно-регресійний аналіз
19 Методи класифікації
20 Дерева прийняття рішень, символьні правила

асоціаційних правил
4 Методи візуалізації даних
5 Методи найближчого сусіда і К-найближчого сусіда
6 Метод обмеженого перебору
7 Методи багатомірного розвідувального аналізу
8 Неієрархічні методи кластерного аналізу
9 Еволюційне програмування і генетичні алгоритми
10 Дерева прийняття рішень, символьні правила
11 Методи класифікації
12 Кореляційно-регресійний аналіз
13 Лінійна регресія
14 Методи штучного інтелекту
15 Штучні нейронні мережі
16 Методи прогнозування
17 Методи пошуку шаблонів даних
18 Методи Data Mining
19 Метод опорних векторів
20 Методи використання навчальної інформації
21 Нейронечіткі системи
22 Байєсовські мережі
23 Стандарти та інструменти Data Mining