Recenzii ale cititorilor
În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 5 voturi.
Titlul original:
Modern Data Mining Algorithms in C++ and Cuda C: Recent Developments in Feature Extraction and Selection Algorithms for Data Science
Conținutul cărții:
1) Introducere 7.
2) Analiza componentelor de selecție directă 11 A) Introducere în analiza componentelor de selecție directă 12 B) Matematică și exemple de cod 16 Maximizarea varianței explicate 18 Cod pentru criteriul de maximizare a varianței 20 Rafinarea în sens invers 24 Rafinarea în sens invers cu mai multe fire de execuție 28 Ortogonalizarea componentelor ordonate 36 C) Adunarea tuturor componentelor 39 Componente dintr-un subset numai în sens invers 44 Componente dintr-un subset rafinat în sens invers 46 D) Un exemplu cu variabile constrânse 48.
3) Selecția locală a caracteristicilor 53 A) Prezentare generală intuitivă a algoritmului 54 Ce raportează acest algoritm 60 B) Un scurt ocol: Algoritmul Simplex 62 Problema de programare liniară 63 Interfațarea cu clasa Simplex 64 Puține detalii suplimentare 67 C) O abordare mai riguroasă a LFS 69 Separarea intraclasă și interclasă 73 Calcularea ponderilor 77 Maximizarea separării interclasă 81 Minimizarea separării intraclasă 86 Testarea unei Beta de probă 88 O notă rapidă privind firele 93 D) Calcularea ponderilor CUDA 94 Integrarea codului CUDA în algoritm 95 Inițializarea hardware-ului CUDA 97 Calcularea diferențelor față de cazul curent 100 Calcularea matricei distanțelor 102 Calcularea distanțelor minime 104 Calcularea termenilor pentru ecuația ponderilor 112 Transpunerea matricei termenilor 113 Sumarea termenilor pentru ponderi 114 Mutarea ponderilor în gazdă 116 E) Un exemplu de selecție locală a caracteristicilor 117 F) O notă privind timpul de execuție 118.
4) Memoria în caracteristicile seriilor de timp 119 A) O prezentare matematică delicată 122 Algoritmul Forward 123 Algoritmul Backward 128 Alfa și Beta corecte, Pentru cei cărora le pasă 131 B) Câteva calcule banale 136 Medii și covarianțe 136 Densități 138 Funcția de densitate normală multivariată 139 C) Parametrii de pornire 141 Schița algoritmului de inițializare 141 Perturbarea mediilor 142 Perturbarea covarianțelor 143 Perturbarea probabilităților de tranziție 144 O notă privind generatoarele de numere aleatorii 145 D) Algoritmul complet de optimizare Algoritm de optimizare 146 Calcularea probabilităților de stare 147 Actualizarea mediilor și a covarianțelor 151 Actualizarea probabilităților inițiale și de tranziție 153 E) Evaluarea memoriei HMM într-o serie cronologică 159 F) Legătura caracteristicilor cu un obiectiv 164 Legătura stărilor HMM cu obiectivul 173 Un exemplu artificial și nepotrivit 183 Un exemplu sensibil și practic 186.
5) Selecția pas cu pas pe steroizi 189 A) Modelul de evaluare a caracteristicilor 192 Codul pentru modelul de bază 193 B) Măsura de performanță validată încrucișat 198 C) Algoritmul pas cu pas 201 Găsirea primei variabile 207 Adăugarea unei variabile la un model existent 210 D) Demonstrarea algoritmului în trei moduri 214.
6) Conversia de la nominal la ordinal 217 A) Prezentare generală a implementării 221 B) Testarea unei relații legitime 222 C) Un exemplu din modificările prețului acțiunilor 223 D) Cod pentru conversia de la nominal la ordinal 227 Constructorul 228 Imprimarea tabelului de numărători 232 Calcularea funcției de mapare 234 Teste de permutare Monte-Carlo 237.
7) Index 353.
