|
DEKOMPOZYCJE WIELOWYMIAROWE W AGREGACJI PREDYKCYJNYCH MOD. DATA MINING
SZUPILUK R. wydawnictwo: SGH, 2013, wydanie I cena netto: 69.80 Twoja cena 66,31 zł + 5% vat - dodaj do koszyka DEKOMPOZYCJE WIELOWYMIAROWE W AGREGACJI PREDYKCYJNYCH MODELI DATA MINING
Niniejsza praca dotyczy wielowymiarowych dekompozycji metodami ślepej separacji i ich
zastosowania w agregacji (integracji) modeli predykcyjnych, zwłaszcza w odniesieniu do
zagadnień ekonomicznych, finansowych i zarządzania.
Podejmuje tematykę aktualną i dynamicznie rozwijaną w prestiżowych środowiskach
naukowych zajmujących się zaawansowanym przetwarzaniem danych.
Wstęp
Część I. Modele Data Mining i ich agregacja
1. Wprowadzenie do problematyki pracy
2. Data Mining - idee i uwarunkowania
3. Sieci neuronowe
4. Agregacja modeli
Część II. Wielowymiarowe dekompozycje w ślepej separacji sygnałów
5. Dekompozycje i separacja danych
6. Dekorelacja i separacja danych przestrzennych
7. Analiza składowych niezależnych
8. Nieliniowa analiza składowych głównych
9. Statystki drugiego rzędu i separacja sygnałów niestacjonarnych
10. Nieujemna faktoryzacja macierzy
11. Analiza składowych gładkich
12. Ocena komponentów bazowych
Część III. Praktyczne zastosowania metod agregacji BSS
13. Prognozowanie odejść klienckich - problem churnu
14. Wykrywanie nadużyć
15. Prognozowanie obciążeń systemu elektroenergetycznego
16. Data Mining i metody separacji na rynkach finansowych
Zakończenie
Załącznik
Bibliografia
306 stron, B5, oprawa miękka
Po otrzymaniu zamówienia poinformujemy pocztą e-mail lub telefonicznie,
czy wybrany tytuł polskojęzyczny lub
anglojęzyczny jest aktualnie na półce księgarni.
|
