Moderné algoritmy dolovania údajov v C++ a Cuda C: Najnovší vývoj v oblasti algoritmov na extrakciu a výber funkcií pre dátovú vedu

Recenzie čitateľov

Momentálne nie sú žiadne recenzie čitateľov. Hodnotenie je založené na 5 hlasoch.

Pôvodný názov:

Modern Data Mining Algorithms in C++ and Cuda C: Recent Developments in Feature Extraction and Selection Algorithms for Data Science

Obsah knihy:

1) Úvod 7.

2) Analýza komponentov dopredného výberu 11 A) Úvod do analýzy komponentov dopredného výberu 12 B) Matematika a príklady kódu 16 Maximalizácia vysvetlenej variancie 18 Kód pre kritérium maximalizácie variancie 20 Spätné spresnenie 24 Viacvláknové spätné spresnenie 28 Ortogonalizácia usporiadaných komponentov 36 C) Spojenie všetkého dokopy 39 Komponenty z podmnožiny len dopredného výberu 44 Komponenty z podmnožiny spätného výberu 46 D) Príklad s vymyslenými premennými 48.

3) Lokálny výber príznakov 53 A) Intuitívny prehľad algoritmu 54 Čo tento algoritmus hlási 60 B) Krátka odbočka: Simplexový algoritmus 62 Problém lineárneho programovania 63 Rozhranie so Simplexovou triedou 64 Trochu podrobnejšie 67 C) Prísnejší prístup k LFS 69 Separácia vnútri triedy a medzi triedami 73 Výpočet váh 77 Maximalizácia separácie medzi triedami 81 Minimalizácia separácie vnútri triedy 86 Testovanie skúšobnej beta verzie 88 Krátka poznámka o vláknach 93 D) Výpočet váh CUDA 94 Integrácia kódu CUDA do algoritmu 95 Inicializácia hardvéru CUDA 97 Výpočet rozdielov od aktuálneho prípadu 100 Výpočet matice vzdialeností 102 Výpočet minimálnych vzdialeností 104 Výpočet termov pre rovnicu váh 112 Transpozícia matice termov 113 Súčet termov pre váhy 114 Presun váh do hostiteľa 116 E) Príklad lokálneho výberu vlastností 117 F) Poznámka k času behu 118.

4) Pamäť vo funkciách časových radov 119 A) Jemný matematický prehľad 122 Dopredu smerujúci algoritmus 123 Spätný algoritmus 128 Správne Alfa a Beta, Pre tých, ktorých to zaujíma 131 B) Niektoré prozaické výpočty 136 Stredné hodnoty a kovariancie 136 Hustoty 138 Viacrozmerná normálna funkcia hustoty 139 C) Počiatočné parametre 141 Náčrt inicializačného algoritmu 141 Perturbancia stredných hodnôt 142 Perturbancia kovariancií 143 Perturbancia pravdepodobností prechodu 144 Poznámka ku generátorom náhodných čísel 145 D) Kompletný Optimalizačný algoritmus 146 Výpočet pravdepodobností stavov 147 Aktualizácia stredných hodnôt a kovariancií 151 Aktualizácia počiatočných a prechodových pravdepodobností 153 E) Posúdenie pamäte HMM v časovom rade 159 F) Prepojenie funkcií s cieľom 164 Prepojenie stavov HMM s cieľom 173 Vymyslený a nevhodný príklad 183 Rozumný a praktický príklad 186.

5) Krokový výber na steroidoch 189 A) Model vyhodnocovania funkcií 192 Kód pre základný model 193 B) Krížom overená miera výkonnosti 198 C) Algoritmus krokového výberu 201 Nájdenie prvej premennej 207 Pridanie premennej do existujúceho modelu 210 D) Demonštrácia algoritmu tromi spôsobmi 214.

6) Prepočet nominálnych hodnôt na ordinálne 217 A) Prehľad implementácie 221 B) Testovanie legitímneho vzťahu 222 C) Príklad zo zmien cien akcií 223 D) Kód pre prevod nominálnych hodnôt na ordinálne 227 Konštruktor 228 Tlač tabuľky počtov 232 Výpočet funkcie mapovania 234 Monte-Carlo permutačné testy 237.

7) Index 353.