TWÓJ KOSZYK

Koszyk jest pusty
 
ksiazka tytuł: LABORATORIUM METOD SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Z ZASTOSOWANIEM JĘZYKA R autor: KRZYSZTOF CIUPKE
DOSTAWA WYŁĄCZNIE NA TERYTORIUM POLSKI

FORMY I KOSZTY DOSTAWY
  • 0,00 zł
  • Od 11,00 zł
  • 15,50 zł
  • 0,00 zł
  • Od 9,90 zł
  • Od 11,00 zł

LABORATORIUM METOD SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Z ZASTOSOWANIEM JĘZYKA R

Wersja papierowa
Wydawnictwo: POLITECHNIKA ŚLĄSKA
ISBN: 978-83-7880-375-1
Liczba stron: 131
Oprawa: Miękka
Wydanie: 2016 r.
Język: polski

Dostępność: aktualnie niedostępny
19,90 zł 15,90 zł
Powiadom, gdy będzie dostępny
 
Powiadomienie o dostępności towaru
Obrazek ochronny
 

W pracy omówiono podstawowe metody, takie jak: sztuczne sieci neuronowe, drzewa decyzyjne, wnioskowanie rozmyte, algorytmy ewolucyjne oraz rojowe. Dla każdej z metod przedstawiono przykłady z zastosowaniem języka R.

SPIS TREŚCI

1. Wstęp

2. Sztuczne sieci neuronowe
2.1. Wprowadzenie
2.1.1. Sztuczny neuron
2.1.2. Sieci wielowarstwowe
2.1.3. Trenowanie sztucznych sieci neuronowych
2.1.4. Problem nadmiernego dopasowania sieci do danych
2.1.5. Dobór struktury sieci
2.1.6. Ocena zdolności predykcyjnych sieci
2.2. Przykłady tworzenia sztucznych sieci neuronowych
2.2.1. Opis podstawowych poleceń
2.2.2. Przykład aproksymacji funkcji jednej zmiennej
2.2.3. Przykład zadania klasyfikacji
2.3. Zadanie do samodzielnego rozwiązania

3. Drzewa decyzyjne
3.1. Wprowadzenie
3.1.1. Tworzenie drzewa decyzyjnego
3.1.2. Przycinanie drzew decyzyjnych
3.2. Przykład tworzenia drzewa decyzyjnego
3.2.1. Opis podstawowych poleceń
3.2.2. Przykład tworzenia drzewa
3.3. Zadanie do samodzielnego rozwiązania

4. Wnioskowanie rozmyte
4.1. Wprowadzenie
4.1.1. Logika klasyczna
4.1.2. Logika rozmyta
4.2. Przykład wnioskowania rozmytego
4.2.1. Opis podstawowych poleceń
4.2.2. Przykładowe zadanie
4.3. Zadanie do samodzielnego rozwiązania

5. Algorytmy ewolucyjne
5.1. Wprowadzenie
5.1.1. Reprezentacja osobników 81
5.1.2. Populacja początkowa
5.1.3. Funkcja przystosowania (oceniająca)
5.1.4. Selekcja i sukcesja
5.1.5. Operacje genetyczne
5.1.6. Warunki zakończenia działania algorytmu
ewolucyjnego
5.2. Przykłady optymalizacji funkcji
5.2.1. Opis podstawowych poleceń
5.2.2. Przykład optymalizacji funkcji jednej zmiennej
5.2.3. Przykład optymalizacji funkcji dwóch zmiennych
5.3. Zadanie do samodzielnego wykonania

6. Optymalizacja rojem cząstek
6.1. Wprowadzenie
6.1.1. Warunki zatrzymania
6.1.2. Parametry algorytmu rojowego
6.1.3. Sąsiedztwo cząstki
6.2. Przykład optymalizacji funkcji
6.2.1. Opis podstawowych poleceń
6.2.2. Przykład optymalizacji funkcji dwóch zmiennych
6.3. Zadania do samodzielnego wykonania

Bibliografia

Dodatek
Wprowadzenie do R
Co to jest R
Instalacja
Instalacja środowiska
Uruchomienie środowiska graficznego
Instalowanie i ładowanie pakietów
Podstawy języka R
Zmienne i operatory
Proste obliczenia
Wczytywanie danych
Podstawy grafiki
Instrukcje warunkowe i pętle
Tworzenie własnych funkcji
Zadania do samodzielnego rozwiązania

 

Newsletter

Newsletter
Zapisz Wypisz

Płatności

Kanały płatności

Księgarnia Internetowa EKONOMICZNA akceptuje płatności:

  • płatność elektroniczna eCard (karta płatnicza, ePrzelew)
  • za pobraniem - przy odbiorze przesyłki należność pobiera listonosz lub kurier