Classification Et Pr vision Avec Les Algorithmes d''auto-Organisation (French, Paperback)


L'esprit de ce travail est a rapprocher d'une citation de Jean-Paul Benzecri, "le modele doit suivre les donnees et non l'inverse." Ainsi, la methode de prevision contient un pre processus d'analyse de donnees. Les cartes d'auto-organisation, privilegiees dans ce pre processus, ont ete completees par des outils aide a leur l'interpretation pour ameliorer leur potentiel d'analyse. Ces outils se sont averes performants pour analyser un grand nombre de donnees reelles issues de domaines varies tels que l'analyse de la consommation des canadiens ou du chomage. Ils ont ete ameliores a mesure que leur champ d'application s'etendait pour aboutir a un ensemble d'outils complementaires d'analyse et de visualisation des donnees dont la performance sera developpee en premiere partie. La seconde partie presente la methode de prevision qui s'ecarte des methodes recursives et s'adapte a des contextes nouveaux. En particulier, pour la prevision de la consommation electrique, elle solutionne des problemes structurels aux series chronologiques (comme la non- stationnarite) qui limitent les performances des techniques traditionnelles ou neuronales."

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Product Description

L'esprit de ce travail est a rapprocher d'une citation de Jean-Paul Benzecri, "le modele doit suivre les donnees et non l'inverse." Ainsi, la methode de prevision contient un pre processus d'analyse de donnees. Les cartes d'auto-organisation, privilegiees dans ce pre processus, ont ete completees par des outils aide a leur l'interpretation pour ameliorer leur potentiel d'analyse. Ces outils se sont averes performants pour analyser un grand nombre de donnees reelles issues de domaines varies tels que l'analyse de la consommation des canadiens ou du chomage. Ils ont ete ameliores a mesure que leur champ d'application s'etendait pour aboutir a un ensemble d'outils complementaires d'analyse et de visualisation des donnees dont la performance sera developpee en premiere partie. La seconde partie presente la methode de prevision qui s'ecarte des methodes recursives et s'adapte a des contextes nouveaux. En particulier, pour la prevision de la consommation electrique, elle solutionne des problemes structurels aux series chronologiques (comme la non- stationnarite) qui limitent les performances des techniques traditionnelles ou neuronales."

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Product Details

General

Imprint

Omniscriptum

Country of origin

United States

Series

Omn.Univ.Europ.

Release date

February 2018

Availability

Expected to ship within 10 - 15 working days

First published

March 2011

Authors

Dimensions

229 x 152 x 11mm (L x W x T)

Format

Paperback - Trade

Pages

192

ISBN-13

978-6131500114

Barcode

9786131500114

Languages

value

Categories

LSN

6131500118



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