Data mining недостатки

Аналитические системы предполагают выбор решений из множества известных альтернатив определение характеристик объектов , а синтетические системы - генерацию неизвестных решений формирование объектов ;. Статическая экспертная система - это экспертная система, решающая задачи в условиях, не изменяющихся во времени исходных данных и знаний. К данному классу систем относятся классифицирующие и доопределяющие экспертные системы рис. Экспертные системы, решающие задачи распознавания ситуаций , называются классифицирующими, поскольку определяют принадлежность анализируемой ситуации к некоторому классу. В качестве основного метода формирования решений используется метод логического дедуктивного вывода от общего к частному, когда путем подстановки исходных данных в некоторую совокупность взаимосвязанных общих утверждений получается частное заключение.


Поиск данных по Вашему запросу:

Базы онлайн-проектов:
Данные с выставок и семинаров:
Данные из реестров:
Дождитесь окончания поиска во всех базах.
По завершению появится ссылка для доступа к найденным материалам.

Содержание:
ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Data Mining: How You're Revealing More Than You Think

Пять мифов об искажениях data-mining


Мы обязательно исправим текст! Применение метода опорных векторов. Обобщенный метод опорных векторов в случае существование множества классов мультиклассовый. Классификация данных - общая задача машинного обучения. Пусть некоторые заданные наблюдения объекты принадлежат к одному из двух классов. Мы хотим узнать, сможем ли мы разделить данные точки гиперплоскостью размерности p Ее назовем линией классификатора.

Данные могут быть классифицированы с помощью различных гиперплоскостей. Лучшая гиперплоскость - гиперплоскость, при построении которой разделение и разница между 2 классами максимально. Рассмотрим данные на плоскости, гиперплоскость в данном случае — это прямая см. Проведем любую прямую, она разделит точки на 2 множества.

Выберем прямую, максимально далеко проходящую от точек. Расстояние от нее до ближайшей точки с каждой стороны максимальна.

Если такая прямая существует, то ее называют гиперплоскость максимальной разницы, и линейный классификатор, ее определяющий, соответственно классификатор максимальной разности или персептрон оптимальной стабильности устойчивости.

Опорные вектора — это точки, для которых расстояние до гиперплоскости. Они являются эффективными элементами на обучающей выборке.

Рисунок 1. Сплошная линия с малой маржей, которая является расстоянием между 2 параллельными пунктирными линиями. Рисунок 2 Сплошная линия с максимальной маржей.

Точки, лежащие на пунктирной линии, являются опорными векторами. Если все точки, кроме опорных векторов, удалить, алгоритм метода опорных векторов останется прежним. Теоретическое различие приводит к значительному различию между SVM и другими методами на практике. Если обучающие данные являются линейно разделимыми, мы можем выбрать две параллельные гиперплоскости таким образом, что они разделят множество точек на 2 класса, и точек между ними не будет.

Затем пытаются максимизировать дистанцию между ними, одновременно делая поворот и параллельно сдвиг параллельных прямых. Используя геометрию, находим расстояние между этими гиперплоскостями -. Это позволяет находить гиперплоскость максимальной разности в трансформированном пространстве функций. Несмотря на то, что классификатор является гиперплоскостью в многомерном пространстве функций, он может быть нелинейным в исходном пространстве обучающей выборки. Если ядро использовало Гауссовские функции радиального базиса, соответствующее пространство функций является Гильбертовым пространством с бесконечной размерностью.

Классификатор максимальной разности хорошо урегулирован, так как бесконечная размерность не портит результаты. Некоторые ядра включают в себя:. Однородный полином:. Неоднородный полином:. Оценка w в трансформированном пространстве:. Метод опорных векторов принадлежит к семейству общих линейных классификаторов и может быть интерпретирован как расширение персептрона. Специальное свойство проявляется в том, что они симулируют минимальную эмпирическую ошибку классификации и максимизируют геометрическую разницу маржу.

Эффективность метода опорных векторов зависит от выбора ядра, параметров ядра и параметра С для геометрической разницы. Каждая комбинация проверяется с использованием кросс-проверки, и выбирается та, которая проявила себя лучше всех других на кросс-проверке. Финальная модель, которая используется для тестирования и классификации новых данных, обучается затем на всем множестве с использованием выбранных параметров.

Предпосылка: Существование множества классов больше двух Наиболее популярный подход - переход от задачи классификации на множество классов к множественной задаче разбиения на 2 класса. Данный метод использует 2 стратегии:. Обучается N классификаторов, где N — количество классов. Классификатор с самым высоким значение функции выхода присваивает новый объект к определенному классу.

Также обучается N классификаторов, только теперь объект присваивается к тому классу, к которому его отнесло большинство классификаторов. Вышла новая книга В. О Портале Партнеры. Портал Data Mining. Метод опорных векторов. Финансовый скоринг. Потребительский кредитный скоринг с помощью Data Mining. Современные технологии Data mining в медицине. Задача распознавания спама. Применение технологий Data Mining в задачах геологоразведки. Правило ассоциаций в нефтеразведке. Выявление мошенничества fraud detection.

Анализ продаж электронной и бытовой техники. Как проще внедрять модели, используя новые типы узлов в Workspace. Как внедрять модели, используя SVB узлы. Метод опорных векторов Введение Свойство метода опорных векторов Линейный метод опорных векторов Нелинейный классификатор Свойства Параметр выбора Вопросы Обобщенный метод опорных векторов в случае существование множества классов мультиклассовый Введение Классификация данных - общая задача машинного обучения. Задача состоит в том, чтобы определить, к какому классу будут принадлежать новые наблюдения.

В случае метода опорных векторов точка в пространстве рассматривается как вектор размерности p. Двумерные объекты — данные на плоскости. Сплошная линия с малой маржей, которая является расстоянием между 2 параллельными пунктирными линиями Рисунок 2 Сплошная линия с максимальной маржей. Этот подход обобщается на многомерный случай. Область, ограниченная 2 гиперплоскостями, называется "разностью маржей ". Чтобы исключить все точки из полосы, мы должны убедиться для всех наблюдений справедливо: Эквивалентно.

Каждое скалярное произведение заменяется на нелинейную функцию ядра. Изменение может быть нелинейно и трансформироваться в пространство с более высокой размерностью. Они могут считаться специальными случаями регуляризации Тихонова. Параметр выбора Эффективность метода опорных векторов зависит от выбора ядра, параметров ядра и параметра С для геометрической разницы. К примеру, Каждая комбинация проверяется с использованием кросс-проверки, и выбирается та, которая проявила себя лучше всех других на кросс-проверке.

Вопросы Потенциальные недостатки метода опорных векторов включают три аспекта: Невозможность калибровки вероятности попадания в какой-то из классов Метод опорных векторов подходит только для решения задач с 2 классами Параметры модели сложно интерпретировать Обобщенный метод опорных векторов в случае существование множества классов мультиклассовый Предпосылка: Существование множества классов больше двух Наиболее популярный подход - переход от задачи классификации на множество классов к множественной задаче разбиения на 2 класса.

Авторские права на дизайн и материалы Портала принадлежат компании StatSoft Russia. Все права защищены.


data mining

Data-mining интеллектуальный анализ данных сейчас широко используется в алготрейдинге. Есть несколько мифов по поводу того, как работать с искажениями bias data-mining. Мы раскроем пять из них. На высшем уровне, искажения data-mining идут от тестирования множества гипотез на исторических данных. По мере увеличения числа протестированных гипотез, увеличиваются шансы на принятие случайных правил вместо истинных. Искажения data-mining имеют сильный негативный эффект на качество процесса data-mining. Мифы, о которых говорится в этой статье, есть результаты усилий по работе с качественными особенностями процесса с количественной точки зрения.

В течение последнего десятилетия в нефтегазовой отрасли произошла компьютеризация таких процессов, как управление бурением.

CRISP-DM/Evaluation

Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите , пожалуйста. Все сервисы Хабра. Как стать автором. Войти Регистрация. Наконец дошли руки Пришло время рассказать, чем занимается наша компания DM Labs в области анализа данных, помимо образовательной деятельности о ней мы уже писали 1. За прошлый год мы начали плотно сотрудничать с институтом роботехники fortiss при Техническом университете Мюнхена TUM совместно учим роботов не убивать людей , выпустили прототип антифрод системы, участвовали в международных конференциях по машинному обучению, и, самое главное, смогли сформировать сильную команду аналитиков. Теперь DM Labs объединяет в себе уже три направления: исследовательскую лабораторию, разработку готовых коммерческих решений и обучение.

Метод опорных векторов

Data mining недостатки

Data Mining Specialist — человек, занимающийся работой с данными — от поиска до составления предиктивной аналитической модели. Профессия подходит тем, кого интересует математика и информатика см. Специалист по интеллектуальной обработке данных обладает глубокими знаниями в сфере математической статистики, а также владеет одним лучше несколькими языками программирования. Он не просто обрабатывает большие объемы информации, но и занимается поиском связей и скрытых данных знаний , а именно:. Профессия техническая, при решении поставленных задач специалист Data Mining использует методики машинного обучения и визуализации, а также деревья решений, генетические алгоритмы, нейронные сети, ассоциативные связи, кластерный анализ.

Весьма часто полученные данные, используемые в дальнейшем для обработки алгоритмами Data Mining а также другими методами обработки и анализа данных для решения прикладных задач имеют плохое качество.

Data Mining и системы поддержки принятия решения, страница 2

Loginom: Data Mining. Открытый стандарт моделирования процессов, описывающих общие подходы, используемые в интеллектуальном анализе данных. Недостатком этой модели является отсутствие средств поддержки управления проектами. User guide. Admin guide.

Журнал ВРМ World

Data Mining переводится как "добыча" или "раскопка данных". Нередко рядом с Data Mining встречаются слова "обнаружение знаний в базах данных" knowledge discovery in databases и "интеллектуальный анализ данных". Их можно считать синонимами Data Mining. Возникновение всех указанных терминов связано с новым витком в развитии средств и методов обработки данных. До начала х годов, казалось, не было особой нужды переосмысливать ситуацию в этой области. Все шло своим чередом в рамках направления, называемого прикладной статистикой см. Теоретики проводили конференции и семинары, писали внушительные статьи и монографии, изобиловавшие аналитическими выкладками.

существуют ли какие-либо недостатки модели с точки зрения (​Assessment of data mining results with respect to business success.

Недостатки Big Data, о которых нельзя забывать

Это упрощенный вариант ХД, содержащий данные для решения аналитических задач конкретного подразделения фирмы или конкретных пользователей. Основные задачи Data Mining :. Виды задач Data Mining :. Предсказательные — решение разбивается на 2 этапа: а на основании известных данных строится модель.

ТЕМА 2. МЕТОДЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Data Mining using R - Data Mining Tutorial for Beginners - R Tutorial for Beginners - Edureka

Средства Data Mining, как и большинство средств Business Intelligence, традиционно относятся к дорогостоящим инструментам — цена некоторых из них доходит до нескольких десятков тысяч долларов. Поэтому до недавнего времени основными потребителями этой технологии были банки, финансовые и страховые компании, крупные торговые предприятия, а основными задачами, требующими применения Data Mining, считались оценка кредитных и страховых рисков и выработка маркетинговой политики, тарифных планов и иных принципов работы с клиентами. К современным средствам Business Intelligence относятся генераторы отчетов, средства аналитической обработки данных, средства разработки BI-решений BI Platforms и так называемые Enterprise BI Suites — средства анализа и обработки данных масштаба предприятия, которые позволяют осуществлять комплекс действий, связанных с анализом данных и с созданием отчетов, и нередко включают интегрированный набор BI-инструментов и средства разработки BI-приложений. По данным аналитиков Gartner Group, лидерами на рынке средств анализа и обработки данных масштаба предприятия являются компании Business Object, Gognos, Information Builders, а претендуют на лидерство также Microsoft и Oracle. Что касается средств разработки BI-решений, то основными претендентами на лидерство в этой области являются компании Microsoft и SAS Institute рис.

Содержит множество фотографий, поэтому легко воспринимается.

Slideshare uses cookies to improve functionality and performance, and to provide you with relevant advertising. If you continue browsing the site, you agree to the use of cookies on this website. See our User Agreement and Privacy Policy. See our Privacy Policy and User Agreement for details. Published on Jan 29,

Data Mining - простой термин, за которым стоит сложная функция и жаркие диспуты о ее полезности. Поборники технологии клянутся, что DM чрезвычайно полезен как инструмент взаимодействия с клиентами, а оппоненты ругают консервативные методы и потенциальную возможность нарушения конфиденциальности информации. Введение "За последние годы, когда, стремясь к повышению эффективности и прибыльности бизнеса, при создании БД все стали пользоваться средствами обработки цифровой информации, появился и побочный продукт этой активности - горы собранных данных… И вот все больше распространяется идея о том, что эти горы полны золота". Различные Data Mining проекты как сложные и так простые внедряются многими компаниями, которые хотят извлечь некий смысл из тех необработанных данных, объем которых непреклонно растет в последние годы.


Комментарии 2
Спасибо! Ваш комментарий появится после проверки.
Добавить комментарий

  1. Кира

    Неплохо

  2. necnebonti

    ужос!!!