Неприветствие; Нечеткими моделями анализа данных; приниятия решений
Автор книги Александр Лепски рассматривает некоторые основные разделы нечеткой теории, такие как нечеткие отношений и числа и различные нечеткие выводы, также включает примеры неопределенности, применяемой в реальных жизненных ситуациях. Далее автор подробно разбирает несколько разделов аналитики данных на основе нечетких моделей, таких как нечеткая регрессиония, кластезация, классификации и моделирование. Следует обратить внимание на то, что последняя часть книги является одновременно и примером решения задач со своего рода задачами для самостоятельной работы, которые могут быть частью обучения студентов.
Книга предназначена для студентов, обучающихся по программам в области анализа данных, однако ее применение будет полезно и тем, кто хочет использовать нечеткую математику и аналогичные инструменты в своей работе, например, финансистам, политикам и бизнес - ориентированным специалистам. В целом книга дает ценный и ясный обзор теоретических и прикладных аспектов нечеткой математической теории и методик в целях их дальнейшего применения, что делает ее важным руководством и настольной книгой для всех, кто в этой теме.
Без приветствий
Книга посвящена изучению нечетких моделей исследования данных и разработки управленческих решений. Особое внимание уделяется прикладным аспектам и практическому применению теории нечёткости в различных сферах практической деятельности.
Электронная Книга «Нечеткие модели анализа данных и принятия решений» написана автором Александр Лепский в 2022 году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Русский
ISBN: 978-5-7598-2407-7
Описание книги от Александр Лепский
В учебном пособии рассмотрены такие основные разделы теории нечетких множеств, как нечеткие отношения, нечеткие числа, нечеткий логический вывод, а также прикладные разделы, связанные с применением нечеткой математики в анализе данных (нечеткая регрессия, нечеткая кластеризация, нечеткая классификация) и принятии решений (нечеткая оптимизация, многокритериальные методы принятия решений с нечеткими данными, ранжирование нечетких данных, нечеткое моделирование). Каждая глава заканчивается разделом задач для самостоятельного решения. Поэтому данное пособие можно использовать не только как учебник, но и как задачник на семинарских занятиях или для самостоятельной подготовки. Учебное пособие адресовано студентам, обучающимся по образовательным программам, связанным с анализом данных и принятием решений («Прикладная математика и информатика», «Экономика», «Экономика и статистика», «Бизнес-информатика» и др.). Книга также будет полезна аспирантам и преподавателям образовательных программ, как непосредственно связанных с анализом данных, так и использующих анализ данных и принятие решений в своих исследованиях, – бизнес-информатикам, экономистам, финансовым аналитикам, политологам и т.д.
