Data mining - ТОП 50 лучших книг
Фактические статические характеристики нагрузки необходимы для эффективного и надежного оперативного управления электроэнергетическими системами. Одной из основных трудностей актуализации статических характеристик нагрузки является отсутствие инструментов обработки данных измерений напряжения и мощности. В статье предложен авторский алгоритм и архитектура его программной реализации, позволяющие автоматизировать процесс получения фактических статических характеристик нагрузки. Разработанный алгоритм основывается на методах data mining, а результаты расчетов могут быть использованы в любых программных продуктах, поддерживающих стандарт CIM. Кроме того, обсуждаются возможности интеграции разработанного программного обеспечения с корпоративными приложениями, используемыми АО «СО ЕЭС». Предварительные соображения по этому вопросу были освещены в рамках доклада. Данный доклад посвящен описанию программного обеспечения.
Сегодня наука о данных используется практически во всех сферах: вы видите подобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные на основе ваших предпочтений фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей в соцсетях, отфильтрованные письма в папке со спамом.
Книга знакомит с основами науки о данных. В ней охватываются все ключевые аспекты, начиная с истории развития сбора и анализа данных и заканчивая этическими проблемами, связанными с конфиденциальностью информации. Авторы объясняют, как работают нейронные сети и машинное обучение, приводят примеры анализа бизнес-проблем и того, как их можно решить, рассказывают о сферах, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в будущем.
«Наука о данных» уже переведена на японский, корейский и китайский языки.
Сегодня коммерческой организации приходится действовать в жестких условиях рынка. Чтобы оставаться конкурентноспособной, необходимо активно использовать современные информационные технологии, в частности, Data Mining. Авторы демонстрируют эффективность применения упомянутой технологии в разрезе анализа клиентской информации на примере телекоммуникационной компании, а также выявляют метод, который наилучшим образом подойдет для обработки выбранного набора данных. С этой целью средствами аналитического пакета Orange была проведена серия экспериментов, заключавшаяся в оценке качества прогностических моделей, построенных на основе методов Data Mining. Все рассмотренные методы продемонстрировали высокие результаты, однако наиболее предпочтительными по совокупности характеристик являются «Случайный лес» и «Метод опорных векторов».
Перед вами один из самых интересных учебников по машинному обучению – разделу искусственного интеллекта, изучающего методы построения моделей, способных обучаться, и алгоритмов для их построения и обучения. Автор воздал должное невероятному богатству предмета и не упустил из виду объединяющих принципов. Читатель с первых страниц видит машинное обучение в действии, но без не нужных на первых порах технических деталей. По мере изучения предмета тщательно подобранные примеры, сопровождаемые иллюстрациями, постепенно усложняются.
В книге описан широкий круг логических, геометрических и статистических моделей, затрагиваются и такие находящиеся на переднем крае науки темы, как матричная факторизация и анализ РХП. Особое внимание уделено важнейшей роли признаков. Устоявшаяся терминология дополняется введением в рассмотрение новых полезных концепций. В конце каждой главы приводятся ссылки на дополнительную литературу с авторскими комментариями.
Благодаря всему этому книга задает новый стандарт изучения такой слож…
Книга представляет собой доступно изложенное введение в статистическое обучение – незаменимый набор инструментов, позволяющих извлечь полезную информацию из больших и сложных наборов данных, которые начали возникать в последние 20 лет в таких областях, как биология, экономика, маркетинг, физика и др. В этой книге описаны одни из наиболее важных методов моделирования и прогнозирования, а также примеры их практического применения. Рассмотренные темы включают линейную регрессию, классификацию, создание повторных выборок, регуляризацию, деревья решений, машины опорных векторов, кластеризацию и др. Описание этих методов сопровождается многочисленными иллюстрациями и практическими примерами. Поскольку цель этого учебника заключается в продвижении методов статистического обучения среди практикующих академических исследователей и промышленных аналитиков, каждая глава включает примеры практической реализации соответствующих методов с помощью R – чрезвычайно популярной среды статистических вычислений с открытым код…
В книге описаны инструменты и методы обработки неструктурированных текстов. Прочитав ее, вы научитесь пользоваться полнотекстовым поиском, распознавать имена собственные, производить кластеризацию, пометку, извлечение информации и автореферирование. Знакомство с фундаментальными принципами сопровождается изучением реальных применений.
Издание предназначено для читателей без подготовки в области математической статистики и обработки естественных языков. Примеры написаны на Java, но сами идеи могут быть реализованы на любом языке программирования.
Обработка естественного языка (Natural Language Procession – NLP) представляет собой важную область разработки прикладного ПО и, с учетом современных задач ИТ, в будущем эта важность будет только возрастать. Уже сейчас наблюдается рост потребности в приложениях, работающих с естественными языками на основе NLP-методик.
В данной книге рассматриваются способы организации автоматической обработки текста с применением таких методик, как полнотекстовый поиск, правильное распознавание имен, кластеризация, классификация, извлечение информации и составление аннотаций. Концепции обработки естественного языка излагаются таким образом, что даже читатели, не обладающие знаниями об этой технологии и о методах статистического анализа, смогут понять их.
Если программирование напоминает волшебство, то веб-скрапинг – это очень сильное колдунство. Написав простую автоматизированную программу, можно отправлять запросы на веб-серверы, запрашивать с них данные, а затем анализировать их и извлекать необходимую информацию. Новое расширенное издание книги знакомит не только с веб-скрапингом, но и поможет собрать любого вида данные в современном Интернете.
В части I основное внимание уделено механике веб-скрапинга: как с помощью Python запрашивать информацию с веб-сервера, производить базовую обработку серверного отклика и организовать автоматизированное взаимодействие с сайтами. В части II исследованы более специфичные инструменты и приложения, которые пригодятся при любом сценарии веб-скрапинга.
После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.
Эта книга написана ведущими специалистами в области технологий баз данных и веба. Благодаря популярности интернет-торговли появилось много чрезвычайно объемных баз данных, для извлечения информации из которых нужно применять методы добычи данных (data mining).
В книге описываются алгоритмы, которые реально использовались для решения важнейших задач добычи данных и могут быть с успехом применены даже к очень большим наборам данных. Изложение начинается с рассмотрения технологии MapReduce – важного средства распараллеливания алгоритмов. Излагаются алгоритмы хэширования с учетом близости и потоковой обработки данных, которые поступают слишком быстро для тщательного анализа. В последующих главах рассматривается идея показателя PageRank, нахождение частых предметных наборов и кластеризация. Во второе издание включен дополнительный материал о социальных сетях, машинном обучении и понижении размерности.
Издание будет в равной мере полезна студентам и программистам-практикам.
Применение машинного обучения для лучшего понимания природы данных – умение, необходимое любому современному разработчику программ или аналитику. Python – замечательный язык для создания приложений машинного обучения. Благодаря своей динамичности он позволяет быстро производить разведочный анализ данных и экспериментировать с ними. Обладая первоклассным набором библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом, Python дает возможность сосредоточиться на решаемой задаче и в то же время опробовать различные идеи.
Книга начинается с краткого введения в предмет машинного обучения и знакомства с библиотеками NumPy, SciPy, scikit-learn. Но довольно быстро авторы переходят к более серьезным проектам с реальными наборами данных, в частности, тематическому моделированию, анализу корзины покупок, облачным вычислениям и др.
Издание рассчитано на программистов, пишущих на Python и желающих узнать о построении систем машинного обучения и научиться извлекать из данных ценную информацию, необходимую для решения раз…
Всё, что регистрирует человек и созданные им машины, может считаться данными. Фиксируя новое и переводя архивы в цифровую форму, мы с каждым днём производим всё больше данных. Но гораздо чаще случается так, что данные разбросаны по всемирной сети на многочисленных страницах онлайновых магазинов, заметках в социальных сетях, логах серверов и т. п. Прежде чем начать работать с такими данными, их необходимо собрать и сохранить в пригодном для анализа виде. Решению этих вопросов и посвящена данная книга.
Основной материал книги разделён на две части. В первой части дано краткое введение в R – описание среды разработки, языка и основных пакетов-расширений. Вторая часть посвящена непосредственно сбору данных: работе с открытыми данными, извлечению данных из веб-страниц и из социальных сетей. Также рассмотрены необходимые технические вопросы: протокол HTTP, функции импорта данных различных форматов и регулярные выражения. Завершается рассказ созданием карт на основе собранных данных.
Издание предназначено специа…
Изучите методы скрапинга и краулинга веб-сайтов, чтобы получить доступ к неограниченному объему данных в любом уголке Интернета в любом формате. С помощью этого практического руководства вы узнаете, как использовать скрипты Python и веб-API, чтобы одновременно собрать и обработать данные с тысяч или даже миллионов веб-страниц.
Идеально подходящая для программистов, специалистов по безопасности и веб-администраторов, знакомых с языком Python, эта книга знакомит не только с основными принципами работы веб-скраперов, но и углубляется в более сложные темы, такие как анализ сырых данных или использование скраперов для тестирования интерфейса веб-сайта. Примеры программного кода, приведенные в книге, помогут разобраться в этих принципах на практике.
Data mining предоставляет широкий набор инструментов для выявления важной информации в аналитических CRM-системах взаимодействия с клиентами предприятия. Развитие веб-технологий дает возможность построить более эффективную систему отношений с клиентами, основанную на знаниях, которую ранее было трудно реализовать в режиме офлайн.
В данной статье описывается архитектура CRM-системы, использующей методы Web Mining и принципы адаптивного управления.
Язык программирования Python является оптимальным выбором для исследователей-аналитиков, поскольку позволяет создавать прототипы, визуализировать и анализировать наборы данных малого и среднего размера. Бесчисленное количество предприятий обращается к Python для решения задач, связанных с выявлением особенностей поведения потребителей и превращением исходных данных в действенную информацию о клиентах. Настоящая книга рассказывает, как с помощью научного инструментария Python получать и анализировать данные из наиболее популярных сетей, таких как Facebook, Twitter, Stack Exchange и др. В русскоязычное издание добавлено приложение об анализе данных из сети «ВКонтакте».
Издание предназначено для специалистов по анализу данных, а также будет полезно всем разработчикам на Python, желающим извлекать коммерческую пользу из социальных сетей.