григорьев а исаев е методы и алгоритмы обработки данных учебное пособие
Григорьев А., Исаев Е. Методы и алгоритмы обработки данных. Учебное пособие
В учебном пособии рассматриваются некоторые методы и алгоритмы обработки данных, последовательность решения задач обработки и анализа данных для создания модели поведения объекта с учетом всех компонент его математической модели. Описываются виды технологических методов использования программно-аппаратных средств для решения задач в этой области. Рассматриваются алгоритмы распределений, регрессий временных рядов, их преобразование с целью получения математических моделей и прогноза поведения информационно-экономических систем (объектов). Второе издание дополнено материалами, которые востребованы исследователями в части корректного использования алгоритмов кластеризации. Приводятся элементы классификации алгоритмов с определением их возможностей, достоинств и недостатков. Представляются процедуры обоснования и проверки адекватности результатов кластерного анализа, проводятся сравнение и оценка различных методов кластеризации, даются сведения о визуализации многомерных данных и примеры практического применения алгоритмов кластеризации. Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения. Для студентов экономических специальностей, специалистов, аспирантов.
3188 Руб.
Григорьев А., Исаев Е. Методы и алгоритмы обработки данных. Учебное пособие
В учебном пособии рассматриваются некоторые методы и алгоритмы обработки данных, последовательность решения задач обработки и анализа данных для создания модели поведения объекта с учетом всех компонент его математической модели. Описываются виды технологических методов использования программно-аппаратных средств для решения задач в этой области. Рассматриваются алгоритмы распределений, регрессий временных рядов, их преобразование с целью получения математических моделей и прогноза поведения информационно-экономических систем (объектов). Второе издание дополнено материалами, которые востребованы исследователями в части корректного использования алгоритмов кластеризации. Приводятся элементы классификации алгоритмов с определением их возможностей, достоинств и недостатков. Представляются процедуры обоснования и проверки адекватности результатов кластерного анализа, проводятся сравнение и оценка различных методов кластеризации, даются сведения о визуализации многомерных данных и примеры практического применения алгоритмов кластеризации. Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения. Для студентов экономических специальностей, специалистов, аспирантов.
3188 Руб.
Григорьев А. Методы и алгоритмы обработки данных. Учебное пособие
В данном учебном пособии рассматриваются некоторые методы и алгоритмы обработки данных, последовательность решения задач обработки и анализа данных для создания модели поведения объекта с учетом всех компонент его математической модели. Описываются виды технологических методов использования программно-аппаратных средств для решения задач в этой области. Рассматриваются алгоритмы распределений, регрессий временных рядов, их преобразование с целью получения математических моделей и прогноза поведения информационно-экономических систем (объектов). Соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования последнего поколения. Для студентов экономических специальностей, специалистов, аспирантов.
1461 Руб.
Григорьев А. Методы и алгоритмы обработки данных. Учебное пособие
В данном учебном пособии рассматриваются некоторые методы и алгоритмы обработки данных, последовательность решения задач обработки и анализа данных для создания модели поведения объекта с учетом всех компонент его математической модели. Описываются виды технологических методов использования программно-аппаратных средств для решения задач в этой области. Рассматриваются алгоритмы распределений, регрессий временных рядов, их преобразование с целью получения математических моделей и прогноза поведения информационно-экономических систем (объектов). Соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования последнего поколения. Для студентов экономических специальностей, специалистов, аспирантов.
1461 Руб.
Григорьев Анатолий Алексеевич, Исаев Евгений Анатольевич Методы и алгоритмы обработки данных. Учебное пособие
В учебном пособии рассматриваются некоторые методы и алгоритмы обработки данных, последовательность решения задач обработки и анализа данных для создания модели поведения объекта с учетом всех компонент его математической модели. Описываются виды технологических методов использования программно-аппаратных средств для решения задач в этой области. Рассматриваются алгоритмы распределений, регрессий временны`х рядов, их преобразование с целью получения математических моделей и прогноза поведения информационно-экономических систем (объектов). Второе издание дополнено материалами, которые востребованы исследователями в части корректного использования алгоритмов кластеризации. Приводятся элементы классификации алгоритмов с определением их возможностей, достоинств и недостатков. Представляются процедуры обоснования и проверки адекватности результатов кластерного анализа, проводятся сравнение и оценка различных методов кластеризации, даются сведения о визуализации многомерных данных и примеры практического применения алгоритмов кластеризации. Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения. Для студентов экономических специальностей, специалистов, аспирантов.
4637 Руб.
Симонова Елена Витальевна Структуры дан.в C#.Линейные и нелинейные динамические структуры. Учебное пособие для СПО
Учебное пособие включает разделы, которые подробно описывают абстрагирование типов, идентификацию объектов, классы оперативной памяти, линейные динамические структуры данных (односвязные, двусвязные списки, мультисписки), рекурсивные алгоритмы обработки структур данных, иерархические структуры данных (деревья и графы). Теоретический материал иллюстрируется большим количеством программных фрагментов, реализующих алгоритмы обработки различных структур данных. Учебное пособие содержит контрольные вопросы и упражнения по всем разделам. Предназначено для студентов среднего профессионального образования, обучающихся по специальностям, входящих в укрупненную группу специальностей «Информатика и вычислительная техника». 2-е издание, стереотипное.
1242 Руб.
Симонова Елена Витальевна Структуры данных в C#. Линейные и нелинейные динамические структуры. Учебное пособие
Учебное пособие включает разделы, которые подробно описывают абстрагирование типов, идентификацию объектов, классы оперативной памяти, линейные динамические структуры данных (односвязные, двусвязные списки, мультисписки), рекурсивные алгоритмы обработки структур данных, иерархические структуры данных (деревья и графы). Теоретический материал иллюстрируется большим количеством программных фрагментов, реализующих алгоритмы обработки различных структур данных. Учебное пособие содержит контрольные вопросы и упражнения по всем разделам. Учебное пособие предназначено для студентов направления "Информатика и вычислительная техника".
1187 Руб.
Симонова Е. Структуры данных в C#: линейные и нелинейные динамические структуры. Учебное пособие
Учебное пособие включает разделы, которые подробно описывают абстрагирование типов, идентификацию объектов, классы оперативной памяти, линейные динамические структуры данных (односвязные, двусвязные списки, мультисписки), рекурсивные алгоритмы обработки структур данных, иерархические структуры данных (деревья и графы). Теоретический материал иллюстрируется большим количеством программных фрагментов, реализующих алгоритмы обработки различных структур данных. Учебное пособие содержит контрольные вопросы и упражнения по всем разделам. .Учебное пособие предназначено для студентов направления «Информатика и вычислительная техника». .
1799 Руб.
Симонова Е. Структуры данных в C#: линейные и нелинейные динамические структуры. Учебное пособие
Учебное пособие включает разделы, которые подробно описывают абстрагирование типов, идентификацию объектов, классы оперативной памяти, линейные динамические структуры данных (односвязные, двусвязные списки, мультисписки), рекурсивные алгоритмы обработки структур данных, иерархические структуры данных (деревья и графы). Теоретический материал иллюстрируется большим количеством программных фрагментов, реализующих алгоритмы обработки различных структур данных. Учебное пособие содержит контрольные вопросы и упражнения по всем разделам. .Учебное пособие предназначено для студентов направления «Информатика и вычислительная техника». .
1799 Руб.
Медведев Д.М. Структуры и алгоритмы обработки данных в системах автоматизации и управления
В учебном пособии изложены сведения о структурах и алгоритмах обработки данных в системах автоматизации и управления. Рассмотрены основы алгоритмизации, методы разработки и способы оценки эффективности алгоритмов, алгоритмы сортировки, поиска и хеширования данных, типы данных, структуры данных (таблица, множество, список, стек, очередь, дек, мультисписок, слоеный список, граф, дерево, файл).Подготовлено в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования.Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по программам бакалавриата по направлениям подготовки 15.03.04 «Автоматизация технологических процессов и производств» и 27.03.04 «Управление в технических системах», изучающих дисциплины «Структуры и алгоритмы обработки данных в системах автоматизации и управления», «Структуры и алгоритмы обработки данных», а также может быть полезно для инженерных работников.
1519 Руб.
Медведев Д.М. Структуры и алгоритмы обработки данных в системах автоматизации и управления
В учебном пособии изложены сведения о структурах и алгоритмах обработки данных в системах автоматизации и управления. Рассмотрены основы алгоритмизации, методы разработки и способы оценки эффективности алгоритмов, алгоритмы сортировки, поиска и хеширования данных, типы данных, структуры данных (таблица, множество, список, стек, очередь, дек, мультисписок, слоеный список, граф, дерево, файл).Подготовлено в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования.Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по программам бакалавриата по направлениям подготовки 15.03.04 «Автоматизация технологических процессов и производств» и 27.03.04 «Управление в технических системах», изучающих дисциплины «Структуры и алгоритмы обработки данных в системах автоматизации и управления», «Структуры и алгоритмы обработки данных», а также может быть полезно для инженерных работников.
1519 Руб.
Колдаев В. Структуры и алгоритмы обработки данных: Учебное пособие
Рассмотрен широкий круг алгоритмов обработки линейных и нелинейных структур данных. Приведены основные понятия алгоритмизации, свойств алгоритмов, общие принципы построения алгоритмов, основные алгоритмические конструкции. Рассмотрена технология работы и оценка функции сложности различных алгоритмов для работы с очередями, стеками, списками, деревьями, таблицами и графами. .Для студентов, обучающихся по направлению и специальностям программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем, прикладной математики и обработки информации. Пособие будет полезно широкому кругу специалистов по компьютерному моделированию. .
2465 Руб.
Колдаев В. Структуры и алгоритмы обработки данных: Учебное пособие
Рассмотрен широкий круг алгоритмов обработки линейных и нелинейных структур данных. Приведены основные понятия алгоритмизации, свойств алгоритмов, общие принципы построения алгоритмов, основные алгоритмические конструкции. Рассмотрена технология работы и оценка функции сложности различных алгоритмов для работы с очередями, стеками, списками, деревьями, таблицами и графами. .Для студентов, обучающихся по направлению и специальностям программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем, прикладной математики и обработки информации. Пособие будет полезно широкому кругу специалистов по компьютерному моделированию. .
2465 Руб.
Математические методы обработки неопределенных данных. Учебное пособие
В первых главах монографии изложены основные понятия параметрической и непараметрической статистики, включая понятия оценки и свойств, предъявляемых к оценкам с точки зрения их вычисления при обработке данных на компьютере. В 7-13 главах монографии изложены методы и алгоритмы восстановления регрессионных зависимостей, включая методы прогнозирования и решения задач планирования оптимальных экспериментов. Предполагается, что читатель предварительно освоил курс теории вероятностей и математической статистики на базе, например, книги В. С. Пугачева "Теория вероятностей и математическая статистика". В монографии представлены некоторые новые методы робастного оценивания и учета априорной информации, включая алгоритмы их численной реализации. Основная цель монографии - ознакомить читателя с наиболее эффективными и апробированными классическими и новыми статистическими методами оценки и восстановления, научить использовать эти методы при решении конкретных задач обработки неопределенных данных. Монография предназначена научным работникам, аспирантам, студентам старших курсов различных специальностей. 0
1001 Руб.
Математические методы обработки неопределенных данных. Учебное пособие
В первых главах монографии изложены основные понятия параметрической и непараметрической статистики, включая понятия оценки и свойств, предъявляемых к оценкам с точки зрения их вычисления при обработке данных на компьютере. В 7-13 главах монографии изложены методы и алгоритмы восстановления регрессионных зависимостей, включая методы прогнозирования и решения задач планирования оптимальных экспериментов. Предполагается, что читатель предварительно освоил курс теории вероятностей и математической статистики на базе, например, книги В. С. Пугачева "Теория вероятностей и математическая статистика". В монографии представлены некоторые новые методы робастного оценивания и учета априорной информации, включая алгоритмы их численной реализации. Основная цель монографии - ознакомить читателя с наиболее эффективными и апробированными классическими и новыми статистическими методами оценки и восстановления, научить использовать эти методы при решении конкретных задач обработки неопределенных данных. Монография предназначена научным работникам, аспирантам, студентам старших курсов различных специальностей. 0
1001 Руб.
Симонова Е. Структуры данных в C#: линейные и нелинейные динамические структуры
Учебное пособие включает разделы, которые подробно описывают абстрагирование типов, идентификацию объектов, классы оперативной памяти, линейные динамические структуры данных (односвязные, двусвязные списки, мультисписки), рекурсивные алгоритмы обработки структур данных, иерархические структуры данных (деревья и графы). Теоретический материал иллюстрируется большим количеством программных фрагментов, реализующих алгоритмы обработки различных структур данных. Учебное пособие содержит контрольные вопросы и упражнения по всем разделам. Предназначено для студентов среднего профессионального образования, обучающихся по специальностям, входящих в укрупненную группу специальностей «Информатика и вычислительная техника».
1250 Руб.