522 гр., все. Многомерный анализ данных

Место и время проведения: четверг, 3 пара
Преподаватель: Голяндина Нина Эдуардовна



Вопросы к части 1.
Вопросы к части 2.
Для допуска к коллоквиуму нужно сделать простой АГК анализ в R (Rmarkdown) с объяснением графиков и таблиц, добавив обозначения из конспекта для того, что изображено на графиках и таблицах. Про АГК в R можно посмотреть здесь. Более старый текст, но с примерами применения разных пакетов см. здесь. Данные и их описание в архиве (если кодировка не читается, воспользуйтесь http://www.online-decoder.com/ru), кому какие, см. в таблице.

Здесь будут полные файлы лекций, обновляемые с исправлением ошибок
АГК + ФА 09.12.2020
Остальное 09.12.2020

Предварительные правила экзамена.




10.12.2020, 3 пара, дист. Кластеризация (последняя лекция).

03.12.2020, 3 пара, дист. Классификация: ROC/AUC. Добавлена лекция

26.11.2020, 3 пара, дист. Продолжение про классификацию. Добавлена лекция

19.11.2020, 3 пара, дист. Пример факторного анализа. Переход к классификации. Лекция

12.11.2020, 3 пара, 4399. Факторный анализ. Лекция добавлена (полный файл про АГК и ФА).

05.11.2020, 3 пара, 4399. Продолжение про анализ главных компонент. Разбор второго примера. Лекция добавлена.

29.10.2020, 3 пара, 4399. Продолжение про анализ главных компонент. Пример. Лекция добавлена.

22.10.2020, 3 пара, 4399. Сингулярное разложение. Единственность, оптимальность. Анализ главных компонент. Лекция добавлена.

15.10.2020, 3 пара, 4399. Сингулярное разложение (Матем. часть анализа главных компонент.) Лекция добавлена.

08.10.2020, 3 пара, 4399. Многомерные данные, стандартизация, «отбеливание», расстояния Махаланобиса. Новые признаки как линейные комбинации исходных признаков. Лекция.

study/fall2020/5stat_lecture.txt · Последнее изменение: 2021/01/14 18:39 — nina
Наверх
CC Attribution-Noncommercial-Share Alike 4.0 International
Driven by DokuWiki Recent changes RSS feed Valid CSS Valid XHTML 1.0