これらの方法のデータマイニング分析。 Danih VidobootLoginomWiki。 テキスト情報の分析-テキストマイニング

Kosht​​iデータマイニング

現在、データマイニング技術は、広く普及している多くの商用ソフトウェア製品に代表されています。 これらの製品の最新かつ定期的に更新されるリストを入手するには、Webサイトにあります。 www. kdnuggets. com, データマイニングに割り当てられます。 データマイニングソフトウェア製品は、テクノロジー自体を分類するための基礎となるこれらの原則に従って分類することができます。 ただし、同様の分類は実用的な価値を意味するものではありません。 市場での競争が激しいため、データマイニングの豊富な製品の完全な技術的ソリューションへのその実践は、文字通り分析技術の停滞のすべての側面を驚かせます。 そのためには、データマイニング製品を分類することがより重要です。悪臭が実装されると、悪臭の統合の可能性がどのように与えられるかがわかります。 明らかに、インテリジェンスのために、そのような基準では製品間の明確さを明確にすることはできません。 ただし、この分類には比類のない利点が1つあります。 Vaughnを使用すると、ギャラリーでのプロジェクトの初期化、データの分析、決定の採用をサポートするシステムの開発、データコレクションの作成中に、次の既成のソリューションの選択に関する決定を称賛することができます。

繰り返しになりますが、データマイニング製品は精神的に3つの大きなカテゴリに分類できます。

未知の部分のような入力、データベース管理システム。

衛星インフラストラクチャからのデータマイニングのアルゴリズムのライブラリ。

ボックスまたはフローリングソリューション（ブラックボックス）。

最初の2つのカテゴリの製品は、統合の最大の機会を提供し、他の場所の任意の補遺で実際に分析の可能性を実現することを可能にします。 ボックス化されたプログラムは、それ自体で、データマイニングの分野でいくつかのユニークな成果をもたらしたり、マイニングの特定の領域に特化したりすることができます。 ただし、多数のバリエーションの幅広いソリューションにこれらを統合することには問題があります。

データベースを管理するための商用システムのウェアハウスに分析機能を含めることは、自然であり、おそらく大きな潜在的な傾向です。 確かに、データが集中している場所でなければ、彼らの仕事のコストを分配することが最も重要です。 この原則に基づいて、データマイニングの機能は、今後の商用データベースにすぐに実装されます。

Microsoft SQL Server

主な論文

• データの知的分析により、蓄積された多数のデータに依存して、他の分析方法（OLAPなど）によって歪められる可能性のある仮説を自動的に生成できます。

  データマイニングは、これらのデータから取得した知識からのそのマシン（アルゴリズム、最先端のインテリジェンス）の遺産であり、これまで知られていなかった、自明ではなく、実質的に正しく、人間の解釈にアクセスできます。

  データマイニング手法によって違反される主なタスクは3つあります。分類と回帰のタスク、連想ルールの検索のタスク、およびクラスタリングのタスクです。 告白のために、悪臭は説明と翻訳に追加されます。 達成方法として、タスクは教師あり学習（教師付きのトレーニング）と教師なし学習（教師なしのトレーニング）に分けられます。

  分類と回帰のタスクは、独立したプロパティの重要性の後に休閑プロパティの重要性に割り当てられます。 数値を変更する休耕地がある場合は、回帰のタスクについて話すことができます。そうでない場合は、分類のタスクについて話すことができます。

  p align = "justify">連想ルールを探すとき、私はこのメソッドを使用して、オブジェクトまたはポディア間の部分的な堆積物（または連想）を識別します。 休閑地の発見はルールとして表示され、データの分析の性質を最もよく理解しているので、それらを転送することができます。

  クラスタリングのタスクは、独立したグループ（クラスター）と、分析されたすべてのデータにおけるそれらの特性に基づいています。 このタスクの解決策は、データをよりよく理解するのに役立ちます。 さらに、同種のオブジェクトをグループ化することで、オブジェクトの数を増やすことができ、分析が容易になります。

  データマイニングの方法は、統計、ニューラルネットワーク、ファジー乗算、遺伝的アルゴリズムなど、さまざまな直接情報技術の助けを借りて使用されます。

  知的分析には、分析タスクの分析と定式化、自動分析のためのデータの準備、データマイニング手法とプロンプトモデルの編集、プロンプトモデルの再検証、人間モデルの解釈が含まれます。

  データマイニングメソッドをシャットダウンする前に、データを作り直すことができます。 メソッドの形で横になる変更のタイプ。

  データマイニングの方法は、ビジネス、医学、科学、電気通信など、人間の活動のさまざまな分野で効果的に勝つことができます。

3.テキスト情報の分析-テキストマイニング

データベースに格納されている構造化情報の分析。これには、データベースの設計、ルールに従った情報の導入、特殊な構造（リレーショナルテーブルなど）への情報の配置などが含まれます。 このランクでは、仲介なしで、この情報の分析とそこからの新しい知識の獲得のために、追加の知識を使用する必要があります。 悪臭が分析とobov'yazkovoに結びついていて、悪い結果を生み出す人のために。 CCDの過程で、構造化された情報の分析が削減されます。 さらに、コア情報を無駄にすることなくすべてのデータを構造化できるわけではありません。 たとえば、テキストのセマンティクスを失い、エンティティを区別せずに、表形式の外観でテキストドキュメントを変換することは事実上不可能です。 そのため、テキストフィールド（BLOBフィールド）のように、ドキュメントは変換されずにデータベースに保存されます。 同時に、大量の情報がテキストに添付されますが、構造化されていない性質のため、データマイニングアルゴリズムを破ることはできません。 これらの問題を解決するために、構造化されていないテキストの方法と分析が研究されています。 西洋文学はそのような分析をテキストマイニングと呼んでいます。

非構造化テキストの分析方法は、データマイニング、自然言語の処理、情報の検索、情報の抽出、知識の管理など、いくつかの分野に依存しています。

宛先テキストマイニング：テキストの知識を明らかにすることは、非構造的なテキストデータの真の新しい、潜在的に茶色で賢明なパターンを明らかにする重要なプロセスです。

ご覧のとおり、データマイニングの目的からすると、「非構造化テキストデータ」の新しい理解のように見えます。 そのような知識の下で、その構造に追加の境界線なしでテキストを論理的に結合する一連の文書を理解することが可能です。 そのような文書の尻は、ウェブサイド、電子メール、規制文書などです。 たとえば、このようなドキュメントは折りたたんで大きくすることができ、テキストやグラフィック情報を含めることができます。 XML（extensible Markup Language）の言語、SGML（Standard Generalized Markup Language）の標準言語、およびテキストの構造に適したその他の言語をサポートするドキュメントは、通常、nap_structuredドキュメントと呼ばれます。 悪臭は、テキストマイニングメソッドを使用して処理できます。

テキスト文書を分析するプロセスは、いくつかの小さなシーケンスとして可能です

情報を検索します。 まず、分析する文書を特定し、その可用性を確保する必要があります。 原則として、作成者は個別に分析するドキュメントのセットを手動で選択できますが、多数のドキュメントの場合、指定された基準に従って自動選択のオプションを選択する必要があります。

文書の事前処理。 この段階では、ドキュメントを一目で表示するための最も単純な、しかし最も必要なドキュメントのリワークが使用され、テキストマイニングの方法が実践されます。 このような変換の方法は、zayvih単語を削除し、より大きなzhorstkoy形式を追加することです。 順方向処理の方法のレポートは、セクションで説明されます。

情報の伏線。 さまざまなドキュメントからの情報を調査することで、一部の主要人物のビジョンを理解し、そこからさらに分析を行うことができます。

テキストマイニングのメソッドの選択。 このカットでは、テキストにあるパターンが青で描かれています。 このkrokは、テキストを分析するプロセスの主要なものであり、実際のタスクは、あたかもこのkrotに違反しているかのようです。

結果の解釈。 知識を開発する残りのプロセスは、得られた結果の解釈を転送します。 原則として、解釈は、与えられた結果において自然であるか、またはグラフィカルな方法で行われます。

視覚化は、テキストの分析としてvikoristanaにすることもできます。 これは、グラフィックの目に見えるように、理解するための鍵です。 そのようなpіdhіdは、それらの知性によってkoristuvachevіshvidkoіndentifіkіvatіbrvnіを助け、また彼らの重要性を示します。

フロントラッピングテキスト

テキストの分析における主な問題の1つは、ドキュメント内の単語の数が多いことです。 分析するこれらの単語の皮として、新しい知識を探すための1時間は急激に成長し、coristuvachisのヘルパーに満足することはほとんどありません。 同時に、テキスト内のすべての単語が正しい情報を提供できるわけではないことは明らかです。 さらに、自然言語の曲がりくねりによって、形式的に異なる単語（同義語toshcho）は本当に同じ理解を意味します。 後で、有益でない単語を削除し、シラバスの後ろに近い単語を単一の形式にすることで、テキストの分析が大幅に高速化されます。 Usunennya tsikhは、テキストの順方向処理の段階でvykonuєtsyaを問題にします。

健全なvikoristovuyutなので、有益ではないさまざまな単語を受け入れ、テキストの大胆さを向上させます。

目に見える信号。 ストップワードは、追加であり、ドキュメントに関する情報がほとんどない単語です。

ステミング-形態学的研究。 Vіnpolagaєyはスキンワードを通常の形にリブランドしました。

L-gramは、形態学的解析とストップスリーブの削除に代わるものです。 有益でない単語の数を変更するという問題に違反することなく、テキストを要約することができます。

与えられたレジスタ。 この方法では、すべての記号を大文字または小文字に変換します。

これらの方法の最も効果的な知識。

テキストマイニングの責任者

文献では、テキストドキュメントの追加分析に関連する多くの適用タスクが説明されています。 これらはデータマイニングの古典的なタスクです：分類、クラスタリング、そしてタスクのテキストドキュメントでより一般的です：自動注釈、それを理解するための重要なものを理解します。

分類は、データマイニングの分野における標準的なタスクです。 Їїメソッドєスキンドキュメントの指定1єїchikіlkohzadalegіdzadalegіdcategorіy、yakіhtseyドキュメントは嘘をつきます。 分類器の特徴は、非個人的な分類文書が「スマイト」を復讐しないことを認めていることです。そのため、文書のスキンがカテゴリの割り当てを確認します。

分類の責任者と文書の主題の指定の責任者を裁定します。

ドキュメントのクラスタリング方法は、特定の固定乗数の環境で意味的に類似したドキュメントのグループを自動的に識別することです。 グループは、文書の記述のペアごとの類似性のみに基づいて形成され、これらのグループの同じ特性が事前に与えられていないことは重要です。

自動要約（要約）を使用すると、テキストを短くして、ヨガの感覚を節約できます。 タスクの目的は、提案された提案の指定された数、またはテキスト全体への参照に従って事前に形成されたテキストの数の助けを借りて、coristuvachによって規制されることです。 結果には、テキストの中で最も重要な命題が含まれています。

キーワードを理解するための主な方法（特徴抽出）は、テキストから事実と証拠を特定することです。 ほとんどのvipadkivには、名前や名義などの概念があります。名前と人の名前、組織の名前などです。 学習のアルゴリズムは、辞書を使用して特定の用語を識別し、他の用語を指定するための言語パターンを使用することで理解できます。

テキストの背後にあるナビゲーション（テキストベースのナビゲーション）により、ショートハンダーは静かで意味のある用語でドキュメントをナビゲートできます。 それらの間のdeyakyvіdnosinを理解するためのrahunokіdentifіkatsіїキーのためのTsevikonuєtsya。

傾向分析を使用すると、期間全体の一連のドキュメントの傾向を特定できます。 たとえば、ある市場セグメントから別の市場セグメントへの会社の利益の変化など、傾向を逆転させることができます。

検索の関連付けも、データマイニングの主要なタスクの1つです。 与えられた一連のドキュメントの目的のために、主要な概念間の関連するアイデアが識別されます。

さまざまなタスクを完了し、それらの達成方法を学ぶために。 これは、テキスト分析の重要性を証明しています。 違いが生じる距離では、次のタスクの決定が見られます：理解するための重要なタスクの学習、分類、クラスタリング、および自動指示。

テキスト文書の分類

提出された文書内のオブジェクトのさまざまな分類の場合のように、次のクラスのいずれかまでのテキスト文書の分類。 多くの場合、何百ものテキストドキュメントの分類は、分類またはルブリケーションと呼ばれます。 これらの名前が、カタログ、カテゴリ、および見出しのドキュメントを体系化するタスクに類似していることは明らかです。 カタログの構造は、シングルレベルおよびマルチレベル（ієєєєрхіхіної）として可能です。

正式には、テキストドキュメントを分類するタスクは、倍数のセットで記述されます。

これらのデータに基づいて分類するタスクでは、最終的なドキュメントの名前なしで、不動のカテゴリの最も重要なカテゴリにあるかのように手順を誘導する必要があります。

ベルシストのclassifіkatsyaテキストの方法は、許可された、pusk、puskのnashtnovaniであり、Mistyati Search（Aboの言葉）という1つのカテゴリに分類されます。私は、このようなイオンの貴族に精通していることの深淵です。

このような非人称記号は、カテゴリを特徴付ける単語やフレーズが含まれているため、語彙素によって形成されるため、語彙と呼ばれることがよくあります。

これらの記号のセットは、属性のセットによって特徴付けられるため、データマイニングでオブジェクト分類の形式でテキストドキュメントを分類するために使用されることに注意してください。

カテゴリーcまでの文書dの発行に関する決定は、旗石に基づいて受け入れられます。

分類方法の責任者は、そのような記号を選択して規則を策定するための最良の方法に基づいており、それに基づいて、文書をルーブリックに導入することについて決定が下されます。

テキスト情報の分析を行う

カスタムOracle-OracleText2

バージョンOracle7.3.3以降、Oracle製品の区別できない部分のテキスト分析を取得します。 Oracle qi koshtiでは、新しい名前であるOracle Textソフトウェアコンプレックスを開発して削除しました。これはDBMSに統合されており、非構造化テキストに使用される要求を効率的に処理できます。 テキストを処理するときは、リレーショナルデータベースを操作するためにcoristuvachevによって与えられた可能性を使用する必要があります。 Zocremaは、テキストを処理するためのプログラムを作成するときに、SQLを使用できるようになりました。

Oracle Textの目的である主なタスクは、目的のドキュメントを検索することです。必要に応じて、複数のブール演算と組み合わせることができる単語やフレーズを検索します。 検索の結果は、既知のドキュメント内の単語の頻度の改善によって、重要度によってランク付けされます。

Kosht​​ivіdIBM-Text1のインテリジェントマイナー

IBM Intelligent Miner for Text社の製品は、コマンド行から、またはスクリプトから実行できる10個のユーティリティーのセットです。 システムは、テキスト情報を分析するタスクのために他のユーティリティと組み合わせる必要があります。

IBM Intelligent Miner for Textは、製品全体に固有の情報検索メカニズムに主に基づくツールのコレクションを絶えず拡大しています。 このシステムは、テキストマイニングテクノロジ間で独立した重要性を持つ可能性のあるいくつかの基本コンポーネントで構成されています。

ZasobiSASInstitute-テキストマイナー

アメリカの会社SASInstituteは、レタープロモーションの文法行と口頭行を照合するためのSASTextMinerシステムをリリースしました。 Text Minerもユニバーサルであり、シャードは、データベース、ファイルシステム、およびWebから遠く離れた場所でさまざまな形式のテキストドキュメントを処理できます。

Text Minerは、SASEnterpriseMinerパッケージの途中でテキストの論理処理を提供します。 Tseを使用すると、koristuvachsはデータの分析プロセスを改善し、構造化されていないテキスト情報を、世紀、収入、バウチャードリンクの性質などのデータの明確な構造化と統合できます。

主な論文

テキストの知識を明らかにすることは、構造化されていないテキストデータの真の新しい、潜在的に茶色で賢明なパターンを明らかにする重要なプロセスです。

テキストドキュメントを分析するプロセスは、情報の検索、ドキュメントの転送処理、情報の分析、テキストマイニング方法の読み込み、結果の解釈など、いくつかの小さなステップのシーケンスとして可能です。

有益でない単語の削除とテキストの重大度の増加を受け入れるための勝利のアプローチを健全にします：ストップワード、ステミング、L-グラムの削除、レジスターの削減。

テキスト情報の分析のためのタスク：分類、クラスタリング、自動注釈、キーワードの削除、テキストのナビゲーション、傾向分析、関連の検索など。

重要なものの理解は、実践的なタスクとして、そしてテキストの分析の基本的なステップとして、テキストから理解することができます。 テキストの分析時に、事実は分析のさまざまなタスクの結論に引き出されます。

追加のテンプレートの背後で理解するためにキーワードを学習するプロセスは、2つの段階で行われます。最初のテキストドキュメントでは、追加の字句解析のためにさらに多くのファクトが再生され、他の段階では、学習したファクトの統合および/または新しい事実。

ベルシストのclassifіkatsyaテキストの方法は、許可された、pusk、puskのnashtnovaniであり、Mistyati Search（Aboの言葉）という1つのカテゴリに分類されます。私は、このようなイオンの貴族に精通していることの深淵です。

クラスタリングのアルゴリズムの数が多いということは、データがベクトル空間の視覚モデルに提示されることを意味します。これは、データが情報提供の目的で広く使用され、空間の近接性に対する意味的類似性を表現するためのビクトリア朝のメタファーであるためです。

テキストドキュメントの自動注釈には、明確化（最も重要なフラグメントを参照）と認識（事前に取得した知識の提案）という2つの主要なアプローチがあります。

ヴィスノヴォク

データの知的分析は、応用数学において最も関連性があり、直接要求の厳しいものの1つです。 現在のビジネスプロセスと変動性は膨大な数のデータを生み出し、人々が多数のデータを解釈して対応することがますます重要になっています。データは会衆の時間に動的に変化するため、重大な状況。 「データの知的分析」は、豊富で多様な、不正確な、不正確な、非常に明確な、間接的なデータから最大限の知識を取り除きます。 データをギガバイトに削減したり、テラバイトを取得したりできるように、効率を効果的に向上させるのに役立ちます。 アルゴリズムの開発をサポートし、さまざまなプロのギャレーからソリューションを採用する方法を学びます。

「知的データ分析」のコシュティは、情報のプレッシャーから人々を守り、運用データを基本情報に変換し、必要なデータを必要なときに取得できるようにします。

応用研究は、以下の方向で実施されます。-経済システムの予測。 商業、貿易、電気通信、インターネット企業向けのマーケティング結果の自動化と顧客メディアの分析。 信用決定の受け入れと信用リスクの評価の自動化。 金融市場の監視; 自動取引システム。

参考文献一覧

«データ分析のテクノロジー：データマイニング。 ビジュアルマイニング。 テキストマイニング、OLAPA.A.バルセギャン。 M. S. Kupriyanov、V。V. Stenanenko、I。 私。 寒い。 -2番目のビュー、Rev。 それはやった。

http://inf.susu.ac.ru/~pollak/expert/G2/g2.htm-インターネット記事

http://www.piter.com/contents/978549807257/978549807257_p.pdf-データ分析テクノロジー

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データマイニングとは

データマイニングタスクの分類

連想ルールを求める

クラスタリングの責任者

Statistica8でのデータマイニングの可能性

カスタム分析STATISTICAデータマイナー

データミニンでロボットのお尻

サウンドとpidbagの作成

並べ替え情報

居住区の価格の分析

寿命予測分析

ヴィスノヴォク

データマイニングとは

現在のコンピューター用語のデータマイニングは、「vityagіnformatsiї」または「データブース」と翻訳されています。 多くの場合、データマイニングの順序で、ナレッジディスカバリー（「明らかにされた知識」）およびデータウェアハウス（「データの収集」）という用語が使用されます。 データマイニングの目に見えない部分としての用語の指定の証明は、利益の開発とデータの処理および収集の方法の新しいラウンドに関連しています。 今後、メタデータマイニングは、明らかにされたルールと大きな（さらには大きな）義務のパターンに基づいています。

正しいことは、人間の心自体は、多様な情報の膨大な配列を受け入れるのに適していないということです。 平均的な人、一部の個人のクリミア半島は、小さな雰囲気の中で相互に刺激を与える2つまたは3つ以上を捕まえることができません。 しかし、過去3年間、データ分析の主要なツールの役割を主張していた従来の統計では、実際の生活から1日のタスクの時間を渡すことができないことがよくあります。 Вона оперує усередненими характеристиками вибірки, які часто є фіктивними величинами (середньою платоспроможністю клієнта, коли в залежності від функції ризику або функції втрат вам необхідно вміти прогнозувати спроможність та наміри клієнта; середньою інтенсивністю сигналу, тоді як вам цікаві характерні особливості та передумови піків сигналу тощо) 。 d。）。

したがって、数理統計の方法は、仮説の指定が折りたたまれて骨の折れる作業によって行われる可能性があるとしても、舞台裏の仮説を修正するための最も重要な理由です。 最新のデータマイニングテクノロジーは、テンプレート（パターン）の自動検索の方法を使用して情報をリサイクルします。異種のリッチデータにはいくつかのフラグメントがあります。 データマイニングにおけるデータの運用分析処理（OLAP）の目的で、仮説の定式化と予期しないパターンの発現が人々からコンピューターに転送されました。 データマイニングは1つではなく、知識を開発するための多数の異なる方法のコレクションです。 方法の選択は、利用可能なデータのタイプと、キャプチャしようとしている情報の事実に応じて見つかることがよくあります。 軸、たとえば、デュースメソッド：関連付け（組み合わせ）、分類、クラスタリング、時系列と予測の分析、ニューラルネットワーク。

明らかにされた知識の力、当局者からのデータ、より多くの報告を見てみましょう。

知識は新しく、以前は知られていなかったかもしれません。 Vitrachenizusillyavіdkrittyaの知識、yakіvzhevіdomіkoristuvachevіは、報われません。 したがって、新しい、以前は未知の知識になることの価値。

知識は重要かもしれません。 罪悪感の分析の結果は明白ではなく、データの規則性と矛盾しているように思われ、それがいわゆる知識の獲得になります。 結果は、より単純な方法（たとえば、視覚的なレビュー）で取り除くことができますが、データマイニングの面倒な方法では実際には捕らえられません。

知識マユットブティは実質的に茶色です。 既知の知識は、高レベルの信頼性を備えたzastosovnі、zokrema、および新しいデータである可能性があります。 像面湾曲は、この知識が停滞しているときに歌うジスクをもたらす可能性があるという事実にあります。

罪悪感を知ることは、合理的な人にアクセス可能です。 既知のパターンは論理的に理解されている可能性があります。そうでない場合、悪臭がvipadkovymiである可能性があります。 さらに、罪の知識が明らかにされましたが、それは見ている人にとって合理的な人に提示されました。

データマイニングでは、知識の表現がモデルとして機能するために使用されます。 モデルが作成方法で横になっているのを確認してください。 最も拡張されたものは、ルール、決定木、クラスター、数学関数です。

データマイニングの停滞の領域は、何によっても制限されません。データマイニングは、データなどの塩の粒で消費されます。 Dosvіdrichnesspodpriєmstvpokaєє、schovіddachavіdvіdvikoristannyaデータマイニングは1000％に達する可能性があります。 たとえば、350から750イチイの穂軸ビトラティに10〜70倍圧倒される経済効果についてお話ししましょう。 米ドル プロジェクトに関する情報を2,000万ドルで紹介し、4か月足らずで成果を上げました。 2番目のお尻は70万の節約です。 米ドル 英国のMerezhiスーパーマーケットでのデータマイニングの推進に対して。 データマイニングは、科学者やアナリストの日常業務において非常に価値があります。 Diloviの人々は、データマイニング手法の助けを借りて、競争の激しい戦いで大きな利点を勝ち取ることができることを見てきました。

データマイニングタスクの分類

DataMiningメソッドを使用すると、アナリストが立ち往生している多くの問題を確認できます。 主なものは、分類、回帰、連想ルールの検索、およびクラスタリングです。 以下は、データ分析の主なタスクの簡単な説明です。

1）分類のタスクは、オブジェクトの特性に従ってオブジェクトのクラスに割り当てられます。 次のことは、オブジェクトを持っている可能性のある非人格的なクラスのリーダーのどれをさらに見るかを指定することです。

2）回帰のタスクは、分類のタスクと同様に、オブジェクトの指定された特性に指定されたパラメーターの値を割り当てることができます。 vіdmіnuvіdzavdannyaklasifіkatsіїパラメータ値では、クラスの最終的な乗数ではなく、非人格的な実数です。

3）協会の長。 p align = "justify">連想ルールを探すとき、私はこのメソッドを使用して、オブジェクトまたはポディア間の部分的な堆積物（または連想）を識別します。 既知の預金はルールとして表示され、データの分析の性質を最もよく理解しているため、外観の転送が可能です。

4）クラスタリングのタスクは、すべての数のデータ分析におけるそれらの特性の独立したグループ（クラスター）の検索に基づいています。 このタスクの解決策は、データをよりよく理解するのに役立ちます。 さらに、同種のオブジェクトをグループ化することで、オブジェクトの数を増やすことができ、分析が容易になります。

5）最後のパターン-時計に関連するそれらの間の規則性の確立。 Xポディアのように休閑地が存在し、1時間後にYポディアが表示されます。

6）調査結果の分析-最も特徴のないパターンを明らかにします。

認識のための割り当てのリストは、説明と翻訳に分かれています。

説明（説明）zavdannyaは、データ分析の理解を深めることを重要視しています。 そのようなモデルの要点は、人の養子縁組の結果の軽さと透明性です。 明らかにされた規則性は、収集された非常に特定のデータに固有であり、より一般的ではない可能性がありますが、すべて同じものを修正できるため、確認できます。 この種のタスクの前に、クラスタリングと連想ルールの検索を適用する必要があります。

転送（予測）タスクの定義は、2つの段階に分かれています。 最初の段階では、データ収集に応じて、モデルは結果に基づいて作成されます。 別の段階では、新しいデータセットの提示の結果を予測することが勝利になります。 いずれにせよ、当然のことながら、モデルは可能な限り正確に作成されている必要があります。 どのような心に、順序は分類と回帰の順序が与えられます。 ここでは、連想ルールを追加して要求できるため、このビリシェニアの結果を選択して、特定のポディアの外観を転送することができます。

達成方法として、タスクは教師あり学習（教師付きのトレーニング）と教師なし学習（教師なしのトレーニング）に分けられます。 この名前は、英文学でよく使用され、すべてのデータマイニングテクノロジーを表す機械学習（機械学習）という用語に似ています。

教師あり学習の場合、データを分析するタスクはいくつかのステップで異なります。 データマイニングアルゴリズムを支援することに加えて、データを分析するためのモデル、つまり分類子があります。 分類子を取得して学習しましょう。 言い換えれば、ヨガロボットの品質は、満足のいくものではありませんが、再考されています。 そのため、その時間まで試してみてください。ドックが必要なレベルの品質に達するか、アルゴリズムがデータで正しく機能しないか、データ自体に表示できる構造がないことが明らかになります。 分類と回帰のタスクは、どのタイプのタスクになりますか。

教師なし学習は、説明モデルを明らかにする毎日のルーチンです。たとえば、優れた店舗体験の顧客が購入する際の規則性などです。 明らかに、規則性はありますが、モデルは、学習について一貫性のないことを明らかにし、話すことで罪を犯しています。 スターと名前-教師なし学習。 このようなタスクの利点は、データに関する事前の知識がなくてもタスクを実行できることです。 それらの前に、クラスタリングを確認し、連想ルールを検索できます。

分類および回帰の責任者

分析するとき、与えられたクラスのどれをオブジェクトに追加する必要があるか、つまりそれらを分類する必要があるかを示す必要があることがよくあります。 たとえば、ある人がローンを求めて銀行に行く場合、銀行の従業員はその決定を称賛することができます。それは、信用を促進する潜在的な顧客とは何かということです。 そのような決定は、オブジェクト（この場合は人）の完成に関するデータに基づいて受け入れられることは明らかです：職場、賃金の上昇、賃金、同じものの倉庫。 この情報の分析の結果、銀行員は、「信用促進」と「非信用促進」の2つのクラスのいずれかに人を分類した罪を犯しました。

分類の頭の2番目のお尻は電子メールのフィルタリングです。 何らかの理由で、フィルタリングプログラムは、アラートをスパム（nebazhana電子メール）またはリストとして分類することで有罪となります。 この決定は、記憶された歌に登場する頻度に基づいて受け入れられます（たとえば、特別な動物のいない強迫観念の名前、フレーズはそのフレーズです：来て、「稼ぐ」、「命題を見る」） 。

データマイニングの相互関係を明らかにする統計的手法のほとんどは、選択全体の平均化の概念に基づいており、データマイニングが実際の値を操作するのと同じように、不確実な値を操作することになります。

OLAPは、遡及的データの分析に適しています。データマイニングは、遡及的データに依存して、将来のデータの証拠を抽出します。

データマイニング技術の展望

データマイニングの可能性は、スタンド間テクノロジーの拡張に「グリーンライト」を提供します。 データマイニングの見通しのいくつかは、直接開発することができます。

• 最も関連性の高いヒューリスティックからサブジェクト領域のタイプを確認します。これらの領域の前にあるデータマイニングの最も重要なタスクの実装を容易にするための形式化。
• 正式な移動と論理ツールの作成。これにより、ミラーリングと自動化が形式化され、特定のサブジェクトギャレーでデータマイニングのタスクを実行するためのツールになります。
• データマイニングの方法の作成、データの規則性からの引き出し方法の構築、および経験的データに依存する既存の理論の形成。
• podlannyasuttєvogovіdstavannyapossiblesіnstrumentalnyhzabіvデータマイニングvіdteoreticheskievyagnenіygaluzі。

データマイニングの将来を短期的な視点から見ると、このテクノロジーの開発がビジネスに関連する分野に最も直接的であることは明らかです。

短期的な観点からは、データマイニング製品は電子メールと同じくらい重要で必要になる可能性があります。たとえば、ウィンコウは同じ商品の最低価格を検索したり、チケットを見つけたりします。

データマイニングの将来の長期的な展望は本当に漠然としたものです。インテリジェントエージェントは、さまざまな病気の新しいタイプの高揚や、宇宙の性質に関する新しい理解を探すことができます。

ただし、データマイニングには独自の潜在的な問題があります。私的な性質を含め、世界中でますます多くの情報が利用可能になり、そこからますます多くの知識を得ることができます。

最近、最大のオンラインストア「Amazon」は、個人を収集するためのデータマイニングの製品の地獄である「商品を購入するときに店主を支援する方法とシステム」の特許の推進力でスキャンダルの中心に寄りかかったストアに関するデータ。 新しい手法を使用すると、購入の事実に基づいて将来の購入を予測できるほか、vysnovkischodoїх認識の効率も向上します。 この方法論のメタデータ（上記のメタデータ）は、プライベートな性質（statya、vіk、perevagiなど）を含む、クライアントに関する大量の情報を提供します。 このようにして、買い物客とその家族（子供を含む）の私生活に関するデータが収集されます。 残りは豊かな土地の法律によって隔離されています-不完全な機会に関する情報の選択は、父親の許可を得た場合にのみ行われます。

結果は、データマイニングが勝つソリューションとして成功していることを示しているため、テクノロジーが確立されたことはそれほど遠くありません。 すべてに最適なデータマイニングテクノロジーの開発が成功する分野には、次の機能があります。

• 知識に基づいて決定を下します。
• 変化している真ん中について考える。
• 利用可能で、十分かつ重要なデータである可能性があります。
• 正しい決定のために高い配当を確保します。

Іsnuyuchiは分析に行きます

データマイニングの長期的な規律を終了することは、データ分析の完全に独立した分野として認識されていませんでしたが、「統計バックドア」と呼ばれることもありました（Pregibon、1997）。

この日、データマイニングに小さな夜明けが記されました。 pribіchniksは、古典的な分析の尊重を尊重するこの蜃気楼を尊重する唯一の人です

ピースニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、進化的プログラミング、連想記憶、ファジー論理。 データマイニングの方法がよく言及される前に 統計的手法（記述分析、相関および回帰分析、因子分析、分散分析、成分分析、判別分析、時系列分析）。 ただし、このような方法では、データの分析に関する事前の宣言が可能であり、目標から簡単に逸脱する可能性があります。 データマイニング（以前のnevіdomihの重要な、実質的に茶色の知識を明らかにしました）。

データマイニング手法の最も重要な機能の1つは、科学的な提出の結果を計算することです。これにより、人々は特別な数学的トレーニングを受けている可能性があるため、データマイニングツールを獲得できます。 同時に、データの分析における統計的手法の開発は、不動性と数理統計学の優れたvolodinnya理論につながりました。

エントリ

データマイニング（別名、Knowledge Discovery In Data、略記、KDD）の方法は、データベース、統計、およびピースインテリジェンスのスティックにあります。

歴史的な余談

データマイニングの分野は、1989年にGrigoryP'yatetsky-Shapiroが開催したワークショップで開発されました。

以前、GTE Labs社で働いていたGrigoryP'yatetsky-Shapiroは、質問をしました。優れたデータベースへのアクションをスピードアップできるように、その日のルールを自動的に知るにはどうすればよいでしょうか。 同時に、データマイニング（「データブース」）とKnowledge Discovery In Data（「データベースからの知識発見」と訳されます）の2つの用語が広まりました。

問題文

注文は次のように行われます。

• є大規模なデータベースを実現します。
• データベースには「知識の習得」証書があると報告されています。

聖なる「孤児」の贈り物の大きな義務から移植された知識を明らかにする方法を拡大する必要があります。

「得られた学習」とはどういう意味ですか？ Tse mayut buti obov'yazkovo知識：

• 以前は家にいませんでした-tobtoの知識、yakіは新しいかもしれません（そしてvіdomostiの削除前のように確認しません）;
• 自明ではない-そうすれば、そのように話すことはできません（データの中断のない視覚的分析または単純な統計的特性の計算を使用して）。
• 実用的なkorisnі-tobtotakіznannya、doslidnikchispozhivachのtsіnіstを確立するためのyakі;
• 解釈のためにアクセス可能-短い形式のオリジナルで見やすく、主題分野の観点から説明しやすいので、知識。

さらに、データマイニング手法の本質が決定される理由、およびそれらが見られ、高度なデータマイニング技術がデータベース管理システム、統計的手法と分析、およびピースインテリジェンスの手法に依存している理由が豊富です。

データマイニングと基本データ

データマイニング方法を使用すると、優れたデータベースをマイニングする可能性が低くなります。 皮膚固有のガルシには、データベースの「偉大さ」という独自の基準があります。

テクノロジーデータベースの開発は、特別な映画、つまりデータベースへの映画のリクエストの作成によって引き起こされました。 リレーショナルデータベースの場合、SQLフレームワークには、保存されるデータを変更するための幅広い照合範囲が与えられています。 次に、追加の分析情報（たとえば、最初の期間のビジネスの運用に関する情報）が必要であり、従来のリレーショナルデータベース、良好な接続、たとえば、分析（本番環境で いわゆるものが生まれるまで、彼の黒さで召喚された。 「データのコレクション」、これらの構造そのものが最良の方法で、普遍的な数学的分析の実施を確認します。

データマイニングと統計

データマイニング手法は、統計的手法を含む数学的手法とデータ処理に基づいています。 産業用ソリューションでは、多くの場合、そのような方法はデータマイニングパッケージに直接含まれています。 ただし、分析結果を解釈して、データマイニングの目標や目的から逸脱することが重要な場合が多いことに注意してください。 タンパク質の統計的手法は勝利を収めており、これらのzastosuvannyaは、フォローアップの歌唱段階以上のものによって分離されています。

データマイニングとピースインテリジェンス

どのデータマイニング方法が使用されているかを知る モデル。 モデルはどのように機能しますか：

• 連想ルール;
• ソリューションツリー;
• clusteri;
• 数学関数。

そのようなモデルを動機付けるための方法は、いわゆる底に持ち込まれています。 「ピースインテリジェンス」。

マネジャー

データマイニングの方法に違反するタスクは、説明（eng。 記述的）そのperedbachuvalni（eng。 予測).

記述的なタスクの場合、タスクを転送する場合と同様に、明らかな添付の規則性の最初の説明を与えることがより重要です。そもそも、静かな気分のために転送するための食べ物がありますが、それはありません。

説明タスクが存在する前に：

• カイパターンの連想規則を検索する（zrazkiv）;
• オブジェクトのグループ化、クラスター分析。
• pobudova回帰モデル。

転送の前に、タスクを確認する必要があります。

• オブジェクトの分類（クラスの連続割り当て用）。
• 回帰分析、タイミング系列の分析。

学習アルゴリズム

分類のタスクでは、「教師とのトレーニング」の特徴であり、投票後にモデルのトレーニング（トレーニング）を実行して、入口と出口のベクトルを復讐します。

クラスタリングと関連付けのタスクでは、「教師なしのトレーニング」が確立されます。この場合、モデルは、出力パラメーターがないさまざまな選択で実行されます。 出力パラメーターの値（「クラスターに表示される...」、「ベクトルに類似する...」）は、起動プロセスで自動的に選択されます。

短いタスクの場合、説明は一般的です 入り口の平日のpodіluと週末のベクトル。 主成分分析に関するK.ピアソンの古典的な研究から始めて、データの近似に主な重点が置かれます。

もっと詳しく知る

データマイニング手法を使用したタスクの開発には、典型的な一連の段階があります。

1. 仮説を立てる。
2. データの選択;
3. データの準備（フィルタリング）;
4. モデルを選択します。
5. モデルのパラメータとトレーニングのアルゴリズムの選択。
6. Navchannyaモデル（モデル内の他のパラメーターの自動検索）;
7. 5ページまたは4ページへの不十分な移行としての最初の質の分析。
8. 段落1、4、および5への不十分な移行として、明らかにされたパターンの分析。

データの準備

データマイニングでアルゴリズムを試す前に、一連のデータを準備する必要があります。 したがって、IADはこれらの規則性の存在のみを示すことができるため、有罪の母親の片側からのデータで十分であり、これらの規則性が存在するか、そうでない場合は十分にコンパクトであるため、分析には快適な時間がかかります。 ほとんどの場合、データのショーケースとして、データのコレクションまたはショーケースがあります。 知的データ分析のためにクラスタリングする前に、豊富なデータを分析するための準備が必要です。

クリアされたデータは、一連の記号（または、アルゴリズムは固定サイズのベクトルでのみ機能するため、ベクトル）、つまり1つの注意の記号に縮小されます。 これらのデータの兆候は、処理に必要な強度の計算のためにrozrahunkaの強度を高度に予測する可能性があるため、一連の兆候はそれらに関する仮説と同様の方法で形成されます。 たとえば、1万をオフセットするための100〜100ピクセルのサイズの個人の白黒画像。 sirihデータのビット。 悪臭は、その会社の目の画像に表示される道路の標識であるベクトルに変換できます。 その結果、義務的なデータが1万から変更されました。 キャンプのコードのリストに少し触れて、データの分析の義務を大幅に変更し、その後、1時間の分析を行います。

多くのアルゴリズムが欠落データを処理でき、予測力を備えている場合があります（たとえば、顧客の日中の購入は明確です）。 連想ルールの方法の助けを借りて、言いましょう （英語）ロシア。 ベクトルや符号は処理されませんが、可変次元のセットが処理されます。

関数の選択は、それが分析の方法であるという事実を考慮すると陳腐化しています。 「正しい」機能の選択は、データの知的分析を成功させるために基本的に重要である可能性があります。

注意は、初期採用とテスト採用の2つのカテゴリに分けられます。 勝利の初期セットは、データマイニングアルゴリズムを学習するために使用され、テストセットは、既知のパターンを再チェックするために使用されます。

Div。 また

• ImovirnіsnaニューラルネットワークReshetov

ノート

文学

• Paklin N. B.、Gorishkov V. I.ビジネス分析：データから知識（SD）まで。 - サンクトペテルブルク。 ： 意見。 ピーター、2009年。-624ページ。

• デュークV.、サモイレンコO.データマイニング：初心者コース（CD）。 - サンクトペテルブルク。 ： 意見。 ピーター、2001年。-368ページ。

• Zhuravlov Yu.I. 、リャザノフV.V.、センコO.V.認識。 数学的方法。 ソフトウェアシステム。 実用的なzastosuvannya。 --M。：表示。 「フェーズ」、2006年。-176ページ。 -ISBN 5-7036-0108-8

• Zinov'evA.Yu。豊富なデータの視覚化。 -クラスノヤルスク：表示。 クラスノヤルスク州立工科大学、2000年。-180ページ。

• チュブコバI。 しかし。データマイニング：最初のヘルプ。 -M .:インターネット情報技術大学：BINOM：知識研究所、2006年。-382ページ。 -ISBN 5-9556-0064-7

• イアン・H・ウィッテン、エイベ・フランク、マーク・A・ホールデータマイニング：実用的な学習ツールとテクニック。 -第3版。 – Morgan Kaufmann、2011年。– P. 664。– ISBN 9780123748560

Posilannya

• データマイニングソフトウェア Catalozi Posilan Open Directory Project（dmoz）で。

ウィキメディア財団。 2010。

OLAPシステムは、データ分析で仮説を再考する機能を分析に提供します。そのため、分析の主なタスクは、知識と証拠に基づいた仮説の生成です。 。 人は独立して到達することができないので、そのような知識は情報の壮大な執着に失われます。 cimに関連する仮説は、大きな利益をもたらす可能性があるため、スキップする可能性があります。

「付随する」知識を明らかにするために、自動分析の特別な方法が開発されており、そこから情報の「遮断」から実際に知識を得ることが可能です。 この背後で、「データマイニング（データマイニング）」または「知的データ分析」という用語が直接修正されました。

これは、互いに補完し合うため、DataMiningの非個人的な目的に基づいています。 行動の軸は彼らからです。

データマイニングは、データベース内の重要で実用的なパターンを明らかにするプロセスです。 （ベースグループ）

DataMiningは、優れたデータ接続を確認、さらにモデリング、モデリングして、ビジネスの卓越性を実現する方法で未知の構造（パターン）を明らかにするプロセスです（SAS Institute）

データマイニング（プロセス全体、このメタ）は、洞察を認識するためのさまざまな方法から保存されたデータへの多大なコミットメントの結果としての新しい重要な相関関係、傾向の兆候、および統計的および数学的開発を明らかにしますメソッド（GartnerGroup）

データマイニングは、これらのデータから取得した知識からの「マシン」（アルゴリズム、区分的インテリジェンス）によるその明示の結果です。数字は以前は知られておらず、自明ではなく、実用的で、角質で、解釈のためにアクセス可能でしたtsії人。 （A. Bargesyan「データ分析のテクノロジー」）

データマイニングは、ビジネスに関する基本的な知識を明らかにするプロセスです。

ドミニオンは彼らが現れることを知っています

彼らが何を示しているかを知っている当局を見てみましょう。

• 知識は新しく、以前は知られていなかったかもしれません。 Vitrachenizusillyavіdkrittyaの知識、yakіvzhevіdomіkoristuvachevіは、報われません。 したがって、新しい、以前は未知の知識になることの価値。
• 知識は重要かもしれません。 分析の結果は、自明ではなく、一貫性がないように見える場合がありますデータの規則性、いわゆる知識の認識となるもの。 結果は、より単純な方法（たとえば、視覚的なレビュー）で取り除くことができますが、DataMiningの面倒な方法では実際には捕らえられません。
• 知識マユットブティは実質的に茶色です。 既知の知識は、高レベルの信頼性を備えたzastosovnі、zokrema、および新しいデータである可能性があります。 像面湾曲は、この知識が停滞しているときに歌うジスクをもたらす可能性があるという事実にあります。
• 罪悪感を知ることは、合理的な人にアクセス可能です。 既知のパターンは論理的に理解されている可能性があります。そうでない場合、悪臭がvipadkovymiである可能性があります。 さらに、罪の知識が明らかにされましたが、それは見ている人にとって合理的な人に提示されました。

データマイニングでは、知識の表現がモデルとして機能するために使用されます。 モデルが作成方法で横になっているのを確認してください。 最も拡張されたものは、ルール、決定木、クラスター、数学関数です。

データマイニングの責任者

法則であるテンプレートの概念がデータマイニングテクノロジーの基礎であると推測しましょう。 戦争、tsikhの出現、prihovaniyaは規則性の途切れることのない目を見て、DataMiningのタスクは違反しています。 賢明な人々の形で現れることができるさまざまなタイプの規則性は、データマイニングの主なタスクを表しています。

データマイニングをフォローアップする方法についての単一の考えはありません。 権威あるdzherelのほとんどは次のように改修します：分類、

クラスタリング、予測、関連付け、視覚化、分析、および明示

レビュー、評価、電話の分析、要約のフィードバック。

以下に続くメタ記述は、DataMiningタスクに関する詳細情報を提供し、それらを比較し、これらのタスクが違反されているためのメソッドを提示することです。 DataMiningの最も広範なタスクは、分類、クラスター化、関連付け、予測、および視覚化です。 このランクでは、タスクは、データマイニングタスクの最も重要な分類である振動する情報のタイプによって決定されます。

分類

非人称的なオブジェクトを分割するタスクは、グループ、クラスのランクの事前割り当てによって保護されます。そのような悪臭からの皮膚の中央は1対1で類似しており、ほぼ同じ力と兆候である可能性があります。 に基づいて出かけることにしたとき分析 属性値（文字）。

最も重要なタスクの1つとしての分類データマイニング 。 Vaughnzastosovuєtsyainマーケティング 任命された申請者の信用力の評価においてカスタマー・ロイヤルティ、 画像の認識 、医療診断およびその他の豊富な追加。 スキンクラスのオブジェクトのパワーのアナリストとして、最初のクラスに新しい注意がもたらされると、パワーの値は自動的に新しいものに拡張されます。

クラス数は2つに制限されているため、二項分類 それらが豊かに折りたたまれた建物であることができる程度まで。 たとえば、「高」、「中」、「低」などの信用リスクのステップを指定する代理人は、「ルック」または「ロー」の2つしか勝てません。

DataMiningでの分類には、匿名モデルが選択されます。ニューラルネットワーク、ソリューションツリー 、サポートベクターマシン、k最近傍法、カバーするためのアルゴリズム、および。vyhіdnaの変更（マーククラス ）スキンケアに割り当てられています。 正式には、分類は分割に基づいて実行されますオープンスペースサイン 皮膚の隙間の領域に豊富なベクトル それらは同一のように見えます。 言い換えれば、歌のクラスに関連して、地域で多くのスペースを費やしたオブジェクトとして、ワインは新しいものに横たわっています。

クラスタリング

簡単な説明。 アイデアの論理的継続のためのクラスタリング

分類。 タスクはより複雑です。クラスタリングの特徴は、後頭部のオブジェクトを分類する人が賢くないということです。 クラスタリングの結果、オブジェクトがグループに分割されます。

クラスタリングタスクを開発する方法の例：「教師なしで」特別な種類のニューラルネットワークを教える-Kohonenの自己組織化マップ。

アソシエーション

簡単な説明。 連想ルールの検索の結果、データセットの重複するポディア間に規則性があります。

VіdminnіstsоtsіacіїvіddvіddvіhpriednіnіvdanDataMining：分析されたオブジェクトの力に基づいてではなく、同時に観察されるいくつかの細分化の間で規則性zdіisnyuєtsyaを検索します。 連想規則に基づいて問題を解決するための最大のアルゴリズムは、Aprioriアルゴリズムです。

シーケンスまたはシーケンシャルアソシエーション

簡単な説明。 このシーケンスにより、トランザクション間のクロックパターンを知ることができます。 継承のタスクは関連付けに似ていますが、同時に進行するポディア間ではなく、時間に現れるポディア（時間に歌う間隔で発生するトブト）の間で規則性を確立する方法を使用します。 言い換えれば、シーケンスは、その日の時間に結ばれたランセットの高いimovirnistyuによって示されます。 実際、この関連付けは、ゼロに等しいタイムラグを持つ段階的シーケンスと呼ばれます。 DataMiningタスクは、シーケンシャルパターンタスクと呼ばれます。

シーケンスルール：Xが最後の1時間落ちた後、Yが表示されます。

お尻。 鞄用のアパートを購入した後、夫婦の60％が2か月間冷蔵庫を購入し、夫婦の50％がテレビを2か月間購入します。 タスクの最終的な目標は、たとえば顧客サービスサイクル管理（CustomerLifecycleManagement）の場合など、マーケティングと管理で広く使用されています。

回帰、予測（予測）

簡単な説明。 結果として、履歴データの特性に基づく予測タスクの分散は、主要な数値指標の省略または可能な値によって評価されます。

このような課題、方法、数理統計を解くために、神経測定やその他の方法が広く使用されています。

補遺タスク

DeviationDetection（DeviationDetection）、wikidіvの分析vіdkhilen

簡単な説明。 このタスクのメタファーは、多数のデータで最も議論されているデータの分析を明らかにし、いわゆる特徴のないパターンを明らかにすることです。

推定

推定のタスクは、中断されない符号値の転送の前に行われます。

リンク分析（LinkAnalysis）

データ収集時の休閑地の知識の管理者。

視覚化（視覚化、GraphMining）

視覚化の結果、データ分析のグラフィックイメージが作成されます。 視覚化のタスクを完了するために、グラフィック手法を使用してデータ内のパターンの存在を示します。

視覚化方法の例は、2Dおよび3D画像でのデータの表現です。

要約

Zavdannya、metayakoї-分析されるデータセットからのオブジェクトの特定のグループの説明。

可能な限り最良の分類に近いものを提供するために、DataMiningタスクは次のように更新されました：その結論のフォローアップ、その分類の予測、そのインベントリの説明。

そのメッセージの自動フォローアップ（Vilniy Poshuk）

タスクの尻：市場の新しいセグメントの識別。

rozv'yazannya tsgo classzavdanvikoristovuyutsyaのクラスター分析方法。

予測と分類

マネージャーの尻：現在の値に基づいた売上高の成長の予測。

方法：回帰、ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、バラの木。

いわゆる帰納的モデリングのグループの形成を分類および予測するタスク。その後、システムの分析対象の開発が保証されます。 rozv'yazannya tsikh zavdanzurakhuvannyaデータのセットの過程でrazroblyaetsyazagalnaモデルchi仮説。

説明と説明

タスクのバット：人口統計データと購入履歴に対する顧客の特性。

方法：ローズツリー、ルールのシステム、アソシエーションルール、リンク分析。

クライアントの収入が50を下回る、今年は30年以上、同じクラスのクライアントが最初です。

同様のクラスタリングと分類

データマイニングを格納する球

データマイニングテクノロジーの最大の拡張の今日、それはビジネスベンチャーの完了時に開始されたことに注意する必要があります。 おそらく、その理由は、非常に正しい方法で、さまざまなデータマイニングツールを使用すると、ある種のdzherelよりも最大1000％遅れて投資を行うことができ、投資を迅速に回収できるためです。

レポートでは、データマイニングテクノロジーの開発の主な分野のいくつかを見ていきます。科学、ビジネス、注文の調査、Webダイレクトです。

経営者。 主な方向性：銀行権、金融、保険、CRM、製造、電気通信、eコマース、マーケティング、株式市場など。

Chiはクライアントへのローンを見る

市場セグメンテーション

新規顧客の獲得

クレジットカードでShahrai

ZastosuvannyaDataMiningの virishennyazavdanソブリン等しい。 主な指示：osіbosіb、yakіuhilyayutsyavіdpodtkіv; テロとの戦いを助けます。

ZastosuvannyaDataMiningの 科学的成果。 主な方向性：医学、生物学、分子遺伝学および遺伝子工学、バイオインフォマティクス、天文学、応用化学、薬物中毒の研究など。

卓越性のためのデータマイニングの停止 Webタスク。 主な指令：検索エンジン（searchengines）、パイロットなど。

Eコマース

電子商取引の分野では、データマイニングは成形が停滞しています

このような分類により、企業はさまざまな顧客グループを識別し、マーケティングポリシーを適切に実施して、顧客の関心とニーズを明らかにすることができます。 電子商取引のためのデータマイニングテクノロジーは、ウェブマイニングテクノロジーと接続されています。

産業処理におけるデータマイニングの主なタスク：

・典型的な状況の包括的な体系的分析。

・一般的な状況の進展に関する短期および長期の予測。

・ソリューションを最適化するためのViroblennyaオプション。

与えられたパラメータに従って休耕水の水質を予測する

技術的プロセス;

・遺伝的パターンの発達における付随する傾向と規則性の明らかに

プロセス;

・生産プロセスの開発のパターンを予測します。

・注射に付随する要因を明らかにする。

・以前にそのidentifіkatsіyanevіdomihvzaєmozv'yazkіvmіzhであることを明らかにした

注射におけるvirobnicheskimパラメータと要因;

virobnicheskihプロセスと予測の間の相互作用の媒体の分析

її特性を変更します。

プロセス;

分析結果の視覚化、フォワードレビューおよびプロジェクトの準備

可能な実装の信頼性と効率を評価する許容可能なソリューション。

マーケティング

データマイニングマーケティングの分野は広く占有されています。

マーケティングのための基本的な栄養「何が売りに出されているのか」、「どのように売りに出されているのか」、「誰が売りに出されているのか」

気分はどうですか？

分類とクラスタリングのタスクに特化した講義では、この論文では、たとえば自発性のセグメンテーションなどのマーケティングタスクを達成するためのクラスター分析の進化について説明します。

マーケティングタスクの一連のメソッドの最新の拡張は、連想ルールを探すためのメソッドとアルゴリズムです。

したがって、ここでは、ティムチャスの法則の検索に成功しています。

小売業

マーケティングのような小売業の分野では、次のようなものがあります。

連想ルールを検索するためのアルゴリズム（最も広いセットを指定するため）

購入者が同時に購入するような商品）。 そのようなルールの明示は役立ちます

トレーディングベイの棚に商品を配布し、商品を購入するための戦略を立てる

倉庫でのそのїхの分布は薄すぎます。

たとえば、目的のためのtimchaシーケンスの勝利

在庫のある商品の必要な在庫。

クライアントの特定のグループまたはカテゴリの分類およびクラスタリングの方法、

商品のプロモーションを成功させるためにどのような支援があるかについての知識。

株式市場

リストの軸は株式市場のトップであるため、追加のテクノロジーデータを確認できます

マイニング：金融商品と指標の将来価値の予測

意味を超えて;

・財務の傾向（おそらくまっすぐ進む-成長、下降、横ばい）の予測

іnstrumentutayogosili（強い、pomіrno強いtoshcho）;

・現在のセットに従った市場、ギャラリー、セクターのクラスター構造のビジョン

特性;

・動的ポートフォリオ管理。

・ボラティリティの予測。

リスクアセスメント;

・現在の危機と予測を開発に移す。

・activesとintを選択します。

DataMiningテクノロジーは、より多くの活動領域を説明することに加えて、データ分析と遡及的情報の蓄積が必要な最も要求の厳しいビジネス領域で見つけることができます。

CRMからのデータマイニングの停止

データマイニングの開発で最も有望な方向性の1つは、分析CRMでのテクノロジーの使用です。

CRM（顧客関係管理）-顧客関係管理。

よく知られている勝利の技術の助けを借りて、知識はこれらの顧客からの「ペニーの発見」と交換されます。

マーケティングおよび販売と倉庫業務における作業の重要な側面クライアントに関する完全なステートメント、クライアントベースの機能、特性、構造に関する情報。 CRMはいわゆるプロファイルを獲得しますクライアント。クライアントに関するすべての必要な情報を提供します。

顧客プロファイルには、顧客セグメンテーション、顧客獲得、顧客維持、顧客応答分析のコンポーネントが含まれます。 これらのコンポーネントのスキンはDataMiningの助けを借りて使用でき、結果として、プロファイルのコンポーネントとしてそれらを集約して分析すると、スキンの特性を取り除くことができないため、知識を得ることができます。

ウェブマイニング

Webマイニングは「Webデータブース」と言い換えることができます。 WebIntelligenceまたはWeb。

Intellectは、電子ビジネスの急速な発展に「新しい発展をもたらす」準備ができています。 Zdatnіstは、スキンケアの優先順位、ヨガの振る舞いのためのposterigayuchi、電子商取引の市場での競争闘争の深刻で決定的な利点の関心を意味します。

Webマイニングシステムは、たとえば、歌手や起業家のグループの利益など、最大の収益をもたらすWebストアの顧客のグループのように、Webストアの潜在的なクライアントである多くの食品を提供できます。

methodi

メソッドの分類

メソッドには2つのグループがあります。

• 最も平均的な蓄積された証拠に基づく統計的手法。これは遡及的データに反映されます。
• 非人格的な異なる数学的アプローチを含むサイバネティック手法。

そのような分類は十分ではありません。統計的およびサイバネティックアルゴリズムは、別のランクでは、フロー状況の監視結果の統計的証明に依存しています。

このような分類の利点は、それを解釈できることです。vih_dnhポスター（運用および遡及的）の配列から知識を削除するための日常的なアプローチの数学的ツールを説明するときに、それが勝ちます。 データマイニングのトップで。

他のグループのプレゼンテーションを見てみましょう。

統計的手法データマイニング

気で メソッドは相互に分割されています：

• 統計データの性質の前方分析（定常性、正常性、独立性、均質性、関数rozpodіluのタイプの評価、їїparametrіvの仮説の再評価）;
• vyyavlennyazv'yazkivその パターン（線形および非線形回帰分析、相関分析など）;
• 豊富な統計分析（線形および非線形判別分析、クラスター分析、成分分析、因子分析など）。
• 時系列に基づく動的モデルと予測。

統計的手法の武器データマイニングは、いくつかの手法のグループに分類されます。

1. 過去のデータの記述的分析と説明。
2. リンクの分析（相関分析と回帰分析、因子分析、分散分析）。
3. 豊富な統計分析（成分分析、判別分析、豊富な回帰分析、正準相関など）。
4. 時間ごとのシリーズの分析（動的モデルと予測）。

サイバネティック手法とデータマイニング

別の方法データマイニング-コンピュータ数学のアイデアとピースインテリジェンスの理論を統合する、非個人的なアプローチ。

グループの前に、次の方法を適用する必要があります。

• ピースニューロンアレイ（認識、クラスタリング、予測）;
• 進化的プログラミング（zocrema。引数のグループ形式の方法のためのアルゴリズム）;
• 遺伝的アルゴリズム（最適化）;
• 連想記憶（類似体、プロトタイプの提案）;
• ファジー論理;
• ソリューションツリー;
• 専門知識の実装のためのシステム。

クラスター分析

メタクラスタリング-主要な構造を検索します。

クラスター化は記述的な手順であり、統計パターンを作成する方法はありませんが、開発分析を実行して「データの構造」を研究する機会も提供します。

「クラスター」の概念そのものが曖昧です。皮膚の場合、「クラスター」があります。 クラスター（クラスター）の概念は、「skupchennya」、「grono」と翻訳されます。 クラスターは、あたかもそれが力であるかのように、オブジェクトのグループとして特徴付けることができます。

クラスターの特性は、2つの兆候と呼ぶことができます。

• 内部の均質性;
• 遮音。

栄養は、科学的構造に関するデータを整理するために、タスクが豊富な時間帯にアナリストから尋ねられます。 分類法を解明します。

頭の後ろに集まっている最もstosuvannyaは、生物学、人類学、心理学などの科学を奪いました。 経済目標を達成するために、3回のクラスタリングは、経済データとイベントの詳細を勝ち取るのに十分ではありませんでした。

クラスターは、オーバーラップしないようにすることも、排他的（オーバーラップしない、排他的）にしてオーバーラップさせることもできます。

クラスター分析のさまざまな方法をテストした結果、さまざまな形状のクラスターを選択できることに注意してください。 たとえば、「ランセット」タイプのクラスターは、クラスターが古い「ランセット」で表されている場合、低い形式のクラスターなどである可能性があり、デュースメソッドはかなり長い形式のクラスターを作成できます。

さまざまな方法で、さまざまな次元のクラスター（たとえば、小さいものや大きいもの）を作成するか、データセット内に異なる次元のクラスターを存在させることができます。 クラスター分析の方法は、wikidivのノイズに特に敏感ですが、そうでない場合はそれほど敏感ではありません。 さまざまなクラスタリング手法をテストした結果、さまざまな結果をキャンセルできます。これは正常であり、特に別のアルゴリズムの作業です。 クラスタリング手法の選択時間の下での次のvrakhovuvatyの詳細を考えると。

クラスター化へのアプローチについて簡単に説明しましょう。

データ分散（Partitioningalgorithms）、zocremaに基づくアルゴリズム。 反復：

• オブジェクトをkクラスターに分割しました。
• クラスタリングを完了するためのオブジェクトの反復的な再分解。
• 階層アルゴリズム：
• 凝集：背中の皮膚オブジェクト-クラスター、クラスター、
• 一つずつ、そのように大きなクラスターを形成します。

オブジェクトの集中に基づく方法（密度ベースの方法）：

• オブジェクトを構築する可能性に基づいています。
• ノイズを無視して、十分な形のperebuvannyaクラスター。

グリッド -メソッド（グリッドベースのメソッド）：

• グリッド構造内のオブジェクトの量子化。

モデルメソッド（モデルベース）：

• ダニムに最も適したクラスターの認識のためのモデルの選択。

クラスター分析の方法。 反復法。

ガードの数が多いため、階層的方法とクラスター分析は補助的ではありません。 代位の時代には、細分化に基づいた非建築的方法と、全体を分割する反復法があります。 rozpodіluの過程で、ドックが穀物のルールに従う前に新しいクラスターが形成されます。

このような非階層的クラスタリングは、同じ数のクラスターでのデータの分散に似ています。 2つのアプローチを使用します。 週末のデータの広い範囲で最大の土地区画として指定されたクラスター間近くの最初の土地、tobto。 クラスターの目的はそこにあり、大きな「凝縮されたドット」があります。 別のpіdkhіdpolagаєіmіnіmіzаtsіїmirіvіdmіnnostіob'єkіv

アルゴリズムk-means（k-means）

k-meansのアルゴリズムにおける非階層法の中間の最大の拡張もランク付けされます スウェーデンのクラスター分析。 アルゴリズムの最新の説明は、Hartigan and Wongの作品に記載されています（Hartigan and Wong、1978）。 vіdmіnuvіdєєarkhіchіchnykhmethodіvでは、yakіはvmagayutprіdnіhpripusnіhshkodokіlkostіkіlkіstіではありません。

おそらく長距離に1つずつ広がるk-middle将来クラスターのアルゴリズム。 問題の主なタイプ、yakіvirishuєk-meansアルゴリズム、-nayavnіstはクラスターのshkodo数を許可し、悪臭を放つmayut buti raznimi舗装、naskolkiが可能です。 数kの選択は、以前の研究、理論的研究、および直感の結果に基づくことができます。

アルゴリズムの主なアイデアは次のとおりです：クラスターの数kが固定されている場合、クラスターには、相互に可能な限り同じ平均クラスター（すべての変更に対して）を与える必要があります。

アルゴリズムの説明

1.穂軸はクラスターの背後にあるオブジェクトの下に上昇しました。

• 数kが選択され、最初の数点がクラスターの「中心」と見なされます。
• スキンクラスターには1つの中心があります。

穂軸の重心の選択は、次のように設定できます。

• 穂軸出力を最大化するためにk-guardを選択します。
• vipadkovyvibіrk-guard;
• 最初のkガードの選択。

戦争を通じて、スキンオブジェクトはソングクラスターに割り当てられました。

2.反復プロセス。

クラスターの中心がカウントされ、座標中間クラスターによってさらに考慮されます。 オブジェクトが再び生成されます。

中心を計算し、オブジェクトを3回再配置するプロセスでは、ドックは心の1つを数えませんでした。

• クラスターセンターは安定しました、tobto。 すべての予防措置は、インライン反復の前にあるクラスターの前にあります。
• 反復回数は、最大反復回数と同じです。

ロボットのお尻と、2よりも優れているkのk-averageアルゴリズムは、小さい方に向けられています。

k-meansアルゴリズム（k = 2）に対するロボットの例

クラスターの数の選択-折り畳み式の食事。 任意の数を許可することは不可能です。2つのクラスターを作成してから3、4、5を作成し、結果を再度取得することをお勧めします。

クラスタリングの密度を再確認する

k-meansトレース法を使用してクラスター分析の結果を取得した後、クラスター化の正しさを確認します（クラスターのスケールが1つに1つと見なされるかどうかを評価します）。

したがって、皮膚クラスターの平均値が作成されます。 優れたクラスタリングを使用すると、すべての勝利について、真ん中の勝利から責任を取り除く必要があります。勝利は、非常にイライラしている、またはそれらの大部分を望んでいます。

k-meansアルゴリズムの利点：

• vikoristannyaのシンプルさ;
• shvidkist vikoristannya;
• アルゴリズムに対するインテリジェンスと透明性。

k-meansアルゴリズムの欠点：

• アルゴリズムはwikidivに対してより敏感であるため、平均をサポートできます。

問題の可能な解決策єvikoristannyaアルゴリズムの修正k-medianiアルゴリズム;

• このアルゴリズムは、大規模なデータベースに適切に適用できます。 問題を確認し、データの選択に勝つことができます。

Bayesovski Merezhi

情報貯水池の理論上、出発の警戒（Chi Suvoro：Vidsutsetyaは無能です）、ヤクは事実の事実の結果、闘争の背後、行為の背後にあります。

グラフで要素を回転させる直線のパスを見て、要素間の休閑を想像するのは簡単で直感的に賢明です。 要素xとyの間の存在は中間点がないわけではなく、3番目の要素zの助けを借りて確立されるため、要素zがxとyの間の途中にあることを確認するのが論理的です。 そのようなノード-仲介者は、xとyの間の休閑を「発見」します。 注射における非中間因子の既知の重要性について、それらの間の精神的独立の状況をモデル化すること。このようなモデリングの言語はベイズ測定であり、単一の主題分野の理解の間の知的預金の目録として機能します。

Baiesovskimerezhі-多数の変化とこれらの変化の改善を伴う可動照準の発達との間の可動変化の発現のグラフィック構造。「Naїvna」（ベイズ統計）分類-分類方法の洞察と知恵を完成させるため。 「ナイヴナ」は、相互の入場から出てきた人に呼ばれます独立のサイン。

優勢な分類：

1. Vykoristannyaallzminnyhおよびそれらの間のすべての休閑地の指定。

2.変更を可能にする2つの存在：

• それでも、すべての変更は重要です。
• すべての変更は統計的に独立しています、tobto。 ある変化の意味は、別の変化の意味については言うまでもありません。

ベイジアンメジャーを修正するための2つの主要なシナリオがあります。

1.説明分析。 対象領域は、結び目が理解されているグラフの外観で表示され、矢印で示されているまっすぐな弧は、それらと理解者の間の途切れない休耕を示しています。 概念xとyの間のリンクは、次のことを意味します。xの意味を知ることは、yの意味についてさらに学ぶのに役立ちます。 「分割された」ものを理解するために、そのようなセットの意味を与えられた、それらの間の知的独立性の理解モデル間の途切れない接続の存在。 たとえば、rozmіrvzuttyaの子供たちは、明らかに、po'yazanіzumіnnyamの子供たちはvіkomを読みます。 ですから、心を深く理解することは、子供がすでに読んでいるという素晴らしい印象を与えますが、私たちが年齢を知っている場合、心の心の知識はもはや子供の健康に関する追加情報を私たちに与えません読む前に。

別の増殖しているお尻のように、私たちは鶏や風邪のような接続されていない要因と同時に見ることができます。 そして、たとえば、人が誤った咳に苦しんでいるという症状を認識しているのと同じように、人を火傷してはならないことを知っていると、人が寒いという事実の認識が促進されます。

2.分類と予測。 Bayesovska merezhaは、低の知的独立性を理解できるようにし、ダブルベッドのパラメーターの数を変更できるようにし、データの実際の義務に関する評価を信頼できるようにします。 したがって、10回の変更で、肌は10個の値を取得でき、眠そうなバラのパラメーターの数は100億-1になります。許可すると、1つのタイプの変更は2回未満の変更になり、パラメーターの数は植物の中は8*（10-1）+（10 * 10-1）\ u003d 171.私は資源の計算、眠っているバラのモデルの観点から現実的であり、理解の意味が何であれ、予測することができますたとえば、他の人が理解する他の意味のための2番目の理解の最も重要な意味。

ベイジアンメジャーの次の値をDataMiningメソッドに割り当てます。

モデルには最小限の変更の間に休憩があり、簡単に許可されますいくつかの意味を持つ状況を要約しますが、いくつかの変更は不明です。

ベイジアン測定は、段階で単純に解釈され、許可されます予測モデリングは、「何、何」のシナリオの分析を簡単に実行できます。

ベイジアン法は、自然の秩序が法則を変えることを可能にします、データから取得、つまり、明白な視点から取得した専門知識。

ベイジアンメレスを使用すると、再トレーニングの問題を解決できます（過剰適合）、それは弱点である過剰適合モデルです豊富な方法（たとえば、ツリーソリューションやニューラルネットワーク）。

Naivno-Bayesian pidkhidは非常に短い可能性があります：

すべての入力がある場合にのみ、賢さを正しく乗算します真実の変化は統計的に独立しています。 多くの場合、tseyメソッド過小評価された心の統計で良い結果を達成するために示す独立しているが、理論的にはそのような状況は折りたたむことができるnavchannіbayєsіvskihmerezhに基づいているメソッド。

中断のない変更を中断せずに不可能-それは必要です属性が離散的であるように、間隔尺度に変換します。 でも他者の変容は、重要な規則性の喪失につながる可能性があります。

単純ベイズアプローチの分類の結果、それらはより少ないものを追加します入力の変化の個々の値、蒸気の注入の組み合わせ、またはさまざまな属性の3つの値はここでは保護されていません。 Tseは改善される可能性がありますїї予測精度の観点からの分類モデルの品質、ただし、改訂されるオプションの数が増えることになります。

ピースニューラルネットワーク

ニューラルネットワークの一部（与えられたニューラルネットワーク）は、同期および非同期にすることができます。同期ニューラルネットワークでは、その時間の皮膚モーメントが少なくなります 1つのニューロン。 非同期の場合-原則として、すべてのニューロンのグループ全体でキャンプが即座に変化します玉。 sharuvatyとpovyazanymerezhaの2つの基本的なアーキテクチャを見ることができます。sharuvatyh merezhakhの鍵は、ボールを理解することです。ボールはニューロンの1つまたはスプラットであり、その入り口に同じ燃える信号が与えられます。Sharuvatyニューロンのマージ-ニューロンのマージ、グループ（ボール）に分割された一部のニューロンでは、情報も球形に処理されます。球形メッシュでは、i番目のボールのニューロンが入力信号を受信します。入力信号は分離点を介して変換され、ボールのニューロン（i + 1）に送信されます。 Іk番目のボールに、あなたは何を見ますか通訳者とkoristuvachの出力信号。 皮膚球のニューロンの数は、他の球のニューロンの数とは関係がないため、十分な場合があります。1つのボールの境界で、データは並行して処理され、すべてのラインのスケールで、処理はボールからボールへと順番に実行されます。 シャルバティニューラルネットワークの前に、たとえば、豊富な球形のパーセプトロン、放射基底関数の配列、コグニトロン、非コグニトロン、連想メモリの配列を見ることができます。ただし、信号は常にすべてのニューロンに送信されるわけではありません。 たとえば、コグニトロンでは、フローボールの皮膚ニューロンは、それに近い前ボールのニューロンからのみ信号を受信します。

Sharustіmerezhіは、あなたの側で、シングルボールとバガトボールにすることができます。

シングルボールメッシュ-1つのボールで構成されているMerezha。

Bagatosharova merezha-メレザ、ボールのスプラットは何ですか。

バガトボールチェーンでは、最初のボールは入ってくるボールと呼ばれ、足は内側のボールまたはアタッチメントと呼ばれ、残りのボールは外側のボールと呼ばれます。 この順序で、中間ボールはすべてバガトスフィアニューロンメッシュ内のボールであり、入力と出力のクリムです。境界線の入力ボールは、入力データからのリンク、出力からのリンクを実現します。この順序で、ニューロンはイン、アウト、およびアタッチすることができます。入力ニューロン（inputneuron）からの組織の入力ボール。これにより、ネットのボールに接続されたニューロンの入力でデータが取得および拡張されます。アタッチメントニューロン（hiddenneuron）-ニューラルネットワークのアタッチメントボールにあるニューロン。組織を含む出力ニューロン（outputneuron）、の出力ボールロボットニューラルネットワークの結果。

新しい絆で皮膚ニューロンは、その出力信号をそれ自体を含む他のニューロンに送信します。 リンクの出力信号は、リンクの機能の数サイクル後のニューロンのすべてまたは同じ出力信号にすることができます。

すべての入力信号はすべてのニューロンに送信されます。

ニューラルネットワークのトレーニング

ニューロンのスレッドを試す前に学ぶ必要があります。ニューラルネットワークを学習するプロセスは、特定のタスクに応じた内部パラメーターの構築によって影響を受けます。ロボットニューラルネットワークのアルゴリズムは反復的であり、エポックとサイクルと呼ばれます。エポック-学習プロセスの1回の反復。これには、最初の乗数からのすべてのアプリケーションの提示と、場合によっては、コントロールでの学習の質の再検証が含まれます。顔のない。 トレーニングのプロセスは、最初の選択を保管することです。最初の選択には、データセットの入力値と対応する出力値が含まれます。 ニューロンを学んだ結果、私は冬の冬の水やりの休耕地の執事を知っています。そのようなランクでは、食べ物は私たちの前に置かれます-私たちへの入り口のフィールド（看板）のように勝つ必要があります。 後頭部で、ヒューリスティックに選択し、入口数は変更可能です。

折りたたみは、データセットでの食物の量を要求することができます。 必要な警備員の数と小節の大きさの関係を説明するいくつかの規則を確立したいのですが、それらの正確さはもたらされていません。プラントの複雑さのために、必要な数の警備員を配置する必要があります。 人の数が増えると、警告の数の兆候は非線形になり、問題は「豊かさの呪い」と呼ばれます。 数量が足りない線形モデルを獲得することをお勧めします。

アナリストは、セル内のボールの数とスキンボール内のニューロンの数を決定する責任があります。Daliできる限り、vagとzmіschenのそのような値を認識する必要があります許しのバラを最小限に抑えます。 警備員とシフトは自動的にそのようなランクに設定されるので、恩赦が呼ばれるように、バザニムとの違いを最小限に抑え、途中で信号を取り除くことができます。目覚めたニューラルネットワークの恩赦は、パリティのパスによって計算されますvihіdnikhとtsіl'ovih（bazhanih）の意味。 恩赦の機能は、違いを取り除くことから形成されます。

恩赦の機能は、プロセスを最小限に抑えるのに役立つ主な機能ですkerovannogonavchannyaニューロンメッシュ。恩赦の追加機能については、トレーニング時間中のニューラルネットワークの作業の効率を評価できます。 たとえば、恩赦の二乗の合計がしばしば勝ちます。ニューラルネットワークを学習して、zdatnіstvirіshuvatiタスクを預けることができます。

ニューラルネットワークの名前を変更する

深刻な問題は、ニューラルネットワークの形成のせいにされることがよくあります。過剰適合の問題。名前を変更するか、表面的に一致に近い-呼び出しは正確ですラインが使用される初期アプリケーションの特定のセットへのニューラルラインzdatnіstからzagalnennyaへ。長い間長すぎる時間、不十分な数のせいに名前を変更する主要なアプリケーションまたはニューラルネットワークの再配置された構造。名前の変更は、初期（トレーニング）乗数の選択によるものですєvipadkovim。 最初の数年から、恩赦の変更の始まりの始まりが実行されます。 に恩赦（役割機能）を変更する方法で今後数ヶ月初期乗数の特性の下でpodlashtoyutsya。 しかし、それに関しては「建設中」は、シリーズの一般的な規則性ではなく、yogo部分の特殊性に基づいています-初期の約数。 予測の正確さが変わる人。merezhaの名前変更と戦うためのオプションの1つ-最初の選択を2つに分割しました非人格的（最初と最後のテスト）。乗数の開始時に、ニューラルラインの開始が考慮されます。 テストセットでは、プロンプトモデルの再検証が実行されます。 掛け算された気はperetinatisyaの罪ではありません。スキンクロックでは、モデルのパラメーターが変更され、プロテオが永続的に変更されますターゲット関数の値は、初期乗数でそれ自体で決定されます。 乗数が2に分割されると、最初の乗数に対する警告と並行して、テスト乗数の予測に対する恩赦の変化を予測できます。 ヤキイ予測を容認する回数は、両方の時間で変化します。 ただし、最初の段階では、複数形のテストの恩赦が大きくなり始め、最初の複数形の恩赦は変化し続けます。 この瞬間は穂軸にとって重要です

データマイニングツール

世界のソフトウェアセキュリティ市場のデータマイニングセクターの発展は、世界をリードするリーダーとして、また発展している新しい企業として占められています。 データマイニングツールは、スタンドアロンプ​​ログラムとして、またはメイン製品への追加として提供できます。残りのオプションは、ソフトウェアセキュリティ市場のリーダーによって実装されています。したがって、従来の統計分析方法に加えて、ユニバーサル統計パッケージの小売業者がパッケージに含めることはすでに伝統となっています。DataMiningメソッドの最初のセット。 価格タキバッグヤク SPSS（SPSS、Clementine）、Statistica（StatSoft）、SAS Institute（SAS EnterpriseMiner）。一部のOLAPソリューションプロバイダーは、Cognos製品ファミリーなどの一連のDataMiningメソッドも推進しています。 ЄデータマイニングソリューションとDBMS機能を含むリーダー：Microsoft（MicrosoftSQLServer）、Oracle、IBM（IBMintelligentMinerforData）。

参考文献一覧