Koshti Data Mining

Neyron tarmoq nomini o'zgartirish
Ko'pincha neyron tarmoqlarning shakllanishi uchun jiddiy qiyinchiliklar ayblanadi, ular deyiladihaddan tashqari moslashish muammosi.Nomini o'zgartirish yoki o'yinga yuzaki yaqin - qo'ng'iroq aniqneyron chizig'i chiziq qo'llaniladigan dastlabki ilovalarning ma'lum bir to'plamigazagalnennya uchun zdatníst.Nomini o'zgartirish uzoq vaqt davomida ayblanadi, raqam etarli emasasosiy ilovalar yoki neyron tarmoqning qayta tashkil etilgan tuzilishi.Nomini o'zgartirish boshlang'ich (o'quv) multiplikatorini tanlash bilan bog'liqê vipadkovim. Birinchi bir necha yillardan boshlab, avf etishni o'zgartirish boshlanishining boshlanishi amalga oshiriladi. Ustidakelgusi oylar kechirishni o'zgartirish usuli bilan (rol funktsiyasi)dastlabki multiplikatorning o'ziga xos xususiyatlari ostida podlashtoyutsya. Biroq, gap kelganda"Qurilish bosqichida" seriyaning umumiy muntazamligiga emas, balki yogo qismining o'ziga xosligiga asoslanadi -boshlang'ich submultiple. Kim uchun prognozning aniqligi o'zgaradi.Merezha nomini o'zgartirishga qarshi kurashish variantlaridan biri - dastlabki tanlovni ikkiga bo'ldishaxssiz (birinchi va oxirgi sinov).Ko'paytirgichning boshida neyron chizig'ining boshlanishi hisobga olinadi. Sinov to'plamida so'ralgan modelni qayta tekshirish amalga oshiriladi. Qi ko'paytiriladi peretinatisya aybdor emas.Teri kroki bilan modelning parametrlari o'zgaradi, proteo doimiy ravishda o'zgaradiMaqsadli funktsiyaning qiymati dastlabki multiplikatorda o'zi tomonidan aniqlanadi. Multiplikator ikkiga bo'linganda, biz dastlabki multiplikator ustidagi ogohlantirishlar bilan parallel ravishda test multiplikatoridagi prognoz uchun kechirimning o'zgarishini taxmin qilishimiz mumkin. Yakiylarprognozni kechirish soni ikkala vaqtda ham o'zgaradi. Biroq, yoqilganBirinchi bosqichda test ko'pligidagi kechirim o'sishni boshlaydi, bunda boshlang'ich ko'plikdagi kechirim o'zgarishda davom etadi. Bu daqiqa juda muhim
Ma'lumotlarni qidirish vositalari
Dunyo dasturiy ta'minot xavfsizligi bozorining DataMining sektoridagi rivojlanish dunyoning yetakchi yetakchilari, shuningdek, rivojlanayotgan yangi kompaniyalar sifatida band. DataMining vositalari mustaqil dastur sifatida yoki asosiy mahsulotga qo'shimcha sifatida taqdim etilishi mumkin.Qolgan variant dasturiy ta'minot xavfsizligi bozorining etakchilari tomonidan amalga oshiriladi.Shunday qilib, an'anaviy statistik tahlil usullariga qo'shimcha sifatida universal statistik paketlarning chakana sotuvchilari paketga kiritishlari allaqachon an'anaga aylangan.DataMining usullarining birinchi to'plami. Narxi takibag yak SPSS (SPSS, Clementine), Statistica (StatSoft), SAS instituti (SAS Enterprise Miner). Ba'zi OLAP yechim provayderlari DataMining usullari to'plamini, masalan, Cognos mahsulot oilasini targ'ib qiladi. Ê DataMining yechimlari va DBMS funksionalligini o'z ichiga olgan yetakchilar: Microsoft (MicrosoftSQLServer), Oracle, IBM (IBMintelligentMinerforData).
Adabiyotlar ro'yxati

Abdikeev N.M. Danko T.P. Ildemen S.V. Kiselov A.D., “Biznes jarayonlarni reinjiniringi. MBA kursi”, M.: Eksmo ko'rinishi, 2005. – 592 p. - (MBA)

Abdikeev N.M., Kiselov A.D. "Korporatsiyalar va biznes reinjiniringida bilimlarni boshqarish" - M.: Infra-M, 2011. - 382 b. - ISBN 978-5-16-004300-5

Barseghyan A.A., Kupriyanov M.S., Stepanenko V.V., Holod I.I. "Ma'lumotlarni tahlil qilish usullari va modellari: OLAP va ma'lumotlarni qazib olish", Sankt-Peterburg: BHV-Peterburg, 2004, 336 pp., ISBN 5-94157-522-X

Dyuk DA., Samoilenka LEKIN., “Ma’lumotlarni qazib olish.Boshlang'ich kurs" Sankt-Peterburg: Peter, 2001, 386 p.

Chubukova I.A., ma'lumotlarni qazib olish kursi, http://www.intuit.ru/department/database/datamining/

IanH. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, Morgan Kaufmann, Ma'lumotlarni qazib olish: Mashinani o'rganishning amaliy vositalari va usullari (Uchinchi nashr), ISBN 978-0-12-374856-0

Petrushin V.A. , Khan L., Multimedia Data Mining va Knowledge Discovery

http://fayllar.org