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.
Чтобы оставить свою оценку и/или комментарий, Вам нужно войти под своей учетной записью или зарегистрироваться
Пока никто не оставил впечатление о книге...
Пока никто не оставил цитат из этой книги...
Автор | Йылдырым Саваш, Асгари-Ченаглу Мейсам |
Жанр | Информационные технологии, Машинное обучение |
Год | 2022 |
Автор | Куслейка Д |
Жанр | Информационные технологии, Машинное обучение |
Год | 2021 |
Автор | Лукьянов Павел Борисович |
Жанр | Машинное обучение |
Год | 2023 |
Автор | Розема Мишель ,Влотман Хенк |
Жанр | Машинное обучение |
Год | 2023 |
Автор | Мюллер А., Гвидо Сара, Андреас Мюллер |
Жанр | Машинное обучение |
Год | 2022 |
Автор | Макшанов Андрей Владимирович, Журавлев Антон Евгеньевич, Тындыкарь Любовь Николаевна |
Жанр | Машинное обучение |