Denne identifikatoren kan du bruke til å sitere eller lenke til denne innførselen: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/20803
Tittel: «Знаходження рівняння множинної регресії», методичні вказівки до лабораторної роботи з курсу «Інтелектуальний аналіз даних» для студентів спеціальності 122 «Комп’ютерні науки»
Authors: Козбур, Галина Володимирівна
Affiliation: Тернопільський національний університет ім. І.Пулюя, кафедра комп'ютерних наук, старший викладач
Bibliographic description (Ukraine): Козбур Г.В., Знаходження рівняння множинної регресії, методичні вказівки до лабораторної роботи з навчальної дисципліни «Інтелектуальний аналіз даних», для студентів спеціальності 122 “Комп’ютерні науки”, кафедра КН ТНТУ ім. І.Пулюя, Тернопіль, 2017 р., - 20с.
Utgivelsesdato: 2017
Submitted date: 2017
Date of entry: 28-mai-2017
Forlag: Тернопільський національний університет ім. І.Пулюя, кафедра комп'ютерних наук
Country (code): UA
Place of the edition/event: Тернопільський національний університет ім. І.Пулюя, кафедра комп'ютерних наук
Emneord: data mining
data mining
рівняння множинної регресії
інтелектуальний аналіз даних
data mining
data mining
рівняння множинної регресії
інтелектуальний аналіз даних
Number of pages: 20
Abstrakt: Освоєння методу отримання рівняння множинної (багатофакторної) регресії. У програмному пакеті WEKA, знайти аналітичну форму залежності результативної ознаки від декількох факторних ознак (рівняння множинної регресії, або модель зв'язку).
Beskrivelse: Знаходження рівняння множинної регресії. Методичні вказівки до лабораторної роботи з навчальної дисципліни «Інтелектуальний аналіз даних», для студентів спеціальності 122 “Комп’ютерні науки”, кафедра КН ТНТУ ім. І.Пулюя, Тернопіль, 2017 р.
Content: 1. Встановлення WEKA та побудова рівняння лінійної регресії на основі навчальних даних.
2. Побудова моделі множинної регресії на навчальних даних.
3. Підготовка власних даних та знаходження рівняння множинної регресії з аналізом результатів.
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/20803
Copyright owner: Козбур Г.В., 2017р.
Content type: Learning Object
Vises i samlingene:Навчальні матеріали кафедри комп’ютерних наук

Tilhørende filer:
Fil Beskrivelse StørrelseFormat 
DA_lab_4_ELARTU+.pdf1,66 MBAdobe PDFVis/Åpne


Alle innførsler i DSpace er beskyttet av copyright

Administrasjonsverktøy