Перейти к основному содержанию
Боковая панель
Тел. : +7(812) 346-48-37
E-mail :
kgsemenova@etu.ru
Вы используете гостевой доступ (
Вход
)
Русский (ru)
Русский (ru)
English (en)
简体中文 (zh_cn)
Информатика 2370, 2371, 2391, 2392
В начало
Курсы
Факультет компьютерных технологий и информатики
Кафедра автоматики и процессов управления
2022/2023 учебный год
Осенний семестр 22/23 уч. год
Информатика 2370, 2371, 2391, 2392
Тема 7. Введение в интеллектуальный анализ данных на языке Python 3
7.6. МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ
7.6. МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ
Просмотреть
Нажмите на ссылку <a href="https://vec.etu.ru/moodle/pluginfile.php/310957/mod_resource/content/1/index.htm" >index.htm</a>, чтобы просмотреть файл.
◄ 7.5. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ. МЕТОД «K-СРЕДНИХ»
Перейти на...
Перейти на...
Объявления
Введение в Информатику. Аннотация дисциплины
Введение в Информатику. Базовые понятия
Архитектуры ЭВМ (Архитектура Фон Неймана. Принстонская и Гарвардская архитектуры. Машина Тьюринга)
Сигналы. Модуляция, квантование и дискретизация
Пример. Энтропия динамической системы
Элементы и устройства современных ЭВМ
Операционные системы
ОС Windows
5.1. Арифметические операции и системы счисления
5.2. Логические операции
6.1. Структуры данных и алгоритмы
6.2. Нелинейные структуры данных
6.3. Примеры решения задачи о наибольшем общем делителе (НОД)
7.1.Особенности представления данных и операторов
7.2. Регрессионный анализ данных
7.3. МНОЖЕСТВЕННАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ.
7.4.КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ
7.5. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ. МЕТОД «K-СРЕДНИХ»
7.7. КЛАССИФИКАЦИЯ. МЕТОД СЛУЧАЙНОГО ЛЕСА
7.8. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ НА ЯЗЫКЕ PYTHON
7.9. Список литературы
Общие требования по выполнению практических и лабораторных работ
Методические указания к лабораторным работам (Word, Excel)
Методические указания к лабораторным работам. Изучение методов базовой аналитики больших данных.
Требования к рефератам
Темы рефератов
Группа 2370. Темы рефератов
Группа 2371. Темы рефератов
Группа 2391. Темы рефератов
Группа 2392. Темы рефератов
Список выбранных тем рефератов по группам
Рефераты. Группа 2370.
Рефераты. Группа 2371.
Рефераты. Группа 2391.
Рефераты. Группа 2392.
Отчеты. Группа 2370.
Дополнительная папка-Отчеты. Группа 2370.
Дополнительная папка-Отчеты. Группа 2371.
Дополнительная папка-Отчеты. Группа 2391.
Дополнительная папка-Отчеты. Группа 2392.
Отчеты. Группа 2371.
Отчеты. Группа 2391.
Отчеты. Группа 2392.
Отчеты. Группа 2370. 3 часть практических работ. Изучение методов базовой аналитики больших данных.
Отчеты. Группа 2371. 3 часть практических работ. Изучение методов базовой аналитики больших данных.
Отчеты. Группа 2391. 3 часть практических работ. Изучение методов базовой аналитики больших данных.
Отчеты. Группа 2392. 3 часть практических работ. Изучение методов базовой аналитики больших данных.
Творческое задание. Построение диаграммы Ганта.
Кодирование методои Шеннона-Фано
7.7. КЛАССИФИКАЦИЯ. МЕТОД СЛУЧАЙНОГО ЛЕСА ►
Информатика 2370, 2371, 2391, 2392
Общее
Тема 1. Введение в информатику
Тема 2. Архитектуры ЭВМ
Тема 3. Элементы и устройства современных ЭВМ
Тема 4. Операционные системы
Тема 5. Информационное взаимодействие и представление информации в ЭВМ
Тема 6. Структуры данных и алгоритмы. Базовые основы
Тема 7. Введение в интеллектуальный анализ данных на языке Python 3
Практическая часть курса
В начало
Календарь