КаталогКниг.РФ

Нечеткие модели анализа данных и принятия решений. Учебное пособие (Броневич Андрей Георгиевич, Лепский Александр Евгеньевич) ; Издательский Дом ВШЭ, 2022

Книга: Нечеткие модели анализа данных и принятия решений. Учебное пособие (Броневич Андрей Георгиевич, Лепский Александр Евгеньевич) ; Издательский Дом ВШЭ, 2022

от 319 р. до 826 р.


Сравнить цены

Цена от 319 р. до 826 р. в 4 магазинах

МагазинЦенаНаличие
Лабиринт

5/5

332 р. 510 р.
Мегамаркет

5/5

826 р. 1264 р.
Яндекс.Маркет

5/5

684 р. 734 р.
МАЙШОП

5/5

319 р. 476 р.
Читай-город

5/5

Как купить или где мы находимся +

Описание

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.

Смотри также Характеристики.

Яндекс.Маркет


Содержание

Предисловие
Глава 1. Нечеткие множества и операции над ними
Глава 2. Метрики на нечетких множествах и
степень нечеткости
Глава 3. Обобщение операций над нечеткими
множествами
Глава 4. Нечеткие отношения
Глава 5. Принцип обобщения и нечеткие числа
Глава 6. Числовые характеристики и расстояние
мезвду нечеткими числами
Глава 7. Сравнение нечетких чисел
Глава 8. Некоторые обобщения понятия нечеткого
множества
Глава 9. Нечеткая оптимизация
Глава 10. Нечеткая регрессия
Глава 11. Многокритериальное принятие решений
при нечетких данных
Глава 12. Нечеткая классификация и
кластеризация
Глава 13. Элементы нечеткого логического вывода
Список обозначений
Литература
Предметный указатель

О книге

ISBN978-5-7598-2317-9
Автор(ы)
ИздательИздательский Дом ВШЭ
Год издания2022
Количество книг1
Количество страниц264
АвторБроневич Андрей Георгиевич; Лепский Александр Евгеньевич
Назначениедля технических ВУЗов; для экономических ВУЗов
ИздательствоИздательский Дом ВШЭ
Формат23 x 15.5 x 1.5
Вес, в граммах410
Тип обложкимягкая
Обложкамягкая обложка
Язык изданияrus
Кол-во страниц264

Отзывы (1)

  • 4/5

    Нечеткая алгебра, нечеткая логика - это на данный момент самые перспективные научные разработки. Эти разделы математики имеют непосредственное отношение к интеллектуальным моделям и Искусственному Интеллекту.

    Книга написана в виде учебного пособия, что ценно - на доступных примерах изложены современные подходы к моделированию нечеткими инструментами.

    Каждый научный работник, ученый-экономист, математик просто обязаны прочесть эту книгу и использовать наработки в своей научной работе.

    Что ценно - теория, основы нечеткой математики + "высшая" нечеткая математика - нечеткий анализ данных (нечеткая классификация, регрессия...), нечеткое линейное программирование, нечеткое принятие решений....

    Короче, я покупала по скидке за 350 руб. Бумага белейшая, обложка мягкая. Покупайте!!!

    0    0

Добавить отзыв



Книги где авторы: Броневич Андрей Георгиевич, Лепский Александр Евгеньевич

Искать всё

 

Похожие товары

Машинное обучение. Анализ данных - издательство "Издательский Дом ВШЭ" »

Машинное обучение. Анализ данных

Категория 255 р. - 382 р.

ADS
закладки (0) сравнение (0)

 

preloader

13 ms