Штовба С.Д., Мазуренко В.В. Інтелектуальні технології ідентифікації залежностей. Лабораторний практикум

Електроний навчальний посібник. – Вінниця: Вінницький національний технічний університет, 2014. – 113 с.
У навчальному посібнику наведено теоретичний матеріал з технологій ідентифікації багатофакторних залежностей за допомогою регресійного аналізу, дерев рішень, нечітких баз знань та нейронних мереж.
Зміст
Передмова
1. Визначення оптимальної регресійної моделі
2. Дослідження впливу розміру дерева рішень на точність класифікатора
3. Дослідження впливу кількості правил нечіткої бази знань на точність ідентифікації
4. Побудова кривої навчання нейронної мережі
Довідник ключових функцій
Література