9786131500114 - Classification et prévision avec les algorithmes d'auto-organisation: Applications variées: De la prévision des courbes de charges électriques à ... en sciences soc... (16 resultados)

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Taschenbuch. Condición: Neu. Classification et prévision avec les algorithmes d''auto-organisation | Applications variées: De la prévision des courbes de charges électriques à l''analyse et la visualisation de données en sciences sociales | Patrick Rousset | Taschenbuch | 192 S. | Französisch | 2011 | Éditions universitaires européennes | EAN 9786131500114 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - L'esprit de ce travail est à rapprocher d'une citation de Jean-Paul Benzécri, 'le modèle doit suivre les données et non l'inverse'. Ainsi, la méthode de prévision contient un pré processus d'analyse de données. Les cartes d'auto-organisation, privilégiées dans ce pré processus, ont été complétées par des outils aide à leur l'interprétation pour améliorer leur potentiel d'analyse. Ces outils se sont avérés performants pour analyser un grand nombre de données réelles issues de domaines variés tels que l'analyse de la consommation des canadiens ou du chômage. Ils ont été améliorés à mesure que leur champ d'application s'étendait pour aboutir à un ensemble d'outils complémentaires d'analyse et de visualisation des données dont la performance sera développée en première partie. La seconde partie présente la méthode de prévision qui s'écarte des méthodes récursives et s'adapte à des contextes nouveaux. En particulier, pour la prévision de la consommation électrique, elle solutionne des problèmes structurels aux séries chronologiques (comme la non- stationnarité) qui limitent les performances des techniques traditionnelles ou neuronales.

Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware -L''esprit de ce travail est à rapprocher d''une citation de Jean-Paul Benzécri, 'le modèle doit suivre les données et non l''inverse'. Ainsi, la méthode de prévision contient un pré processus d''analyse de données. Les cartes d''auto-organisation, privilégiées dans ce pré processus, ont été complétées par des outils aide à leur l''interprétation pour améliorer leur potentiel d''analyse. Ces outils se sont avérés performants pour analyser un grand nombre de données réelles issues de domaines variés tels que l''analyse de la consommation des canadiens ou du chômage. Ils ont été améliorés à mesure que leur champ d''application s''étendait pour aboutir à un ensemble d''outils complémentaires d''analyse et de visualisation des données dont la performance sera développée en première partie. La seconde partie présente la méthode de prévision qui s''écarte des méthodes récursives et s''adapte à des contextes nouveaux. En particulier, pour la prévision de la consommation électrique, elle solutionne des problèmes structurels aux séries chronologiques (comme la non- stationnarité) qui limitent les performances des techniques traditionnelles ou neuronales. 192 pp. Französisch.

Paperback. Condición: Brand New. 192 pages. French language. 8.66x5.91x0.44 inches. In Stock. This item is printed on demand.

Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -L'esprit de ce travail est à rapprocher d'une citation de Jean-Paul Benzécri, 'le modèle doit suivre les données et non l'inverse'. Ainsi, la méthode de prévision contient un pré processus d'analyse de données. Les cartes d'auto-organisation, privilégiées dans ce pré processus, ont été complétées par des outils aide à leur l'interprétation pour améliorer leur potentiel d'analyse. Ces outils se sont avérés performants pour analyser un grand nombre de données réelles issues de domaines variés tels que l'analyse de la consommation des canadiens ou du chômage. Ils ont été améliorés à mesure que leur champ d'application s'étendait pour aboutir à un ensemble d'outils complémentaires d'analyse et de visualisation des données dont la performance sera développée en première partie. La seconde partie présente la méthode de prévision qui s'écarte des méthodes récursives et s'adapte à des contextes nouveaux. En particulier, pour la prévision de la consommation électrique, elle solutionne des problèmes structurels aux séries chronologiques (comme la non- stationnarité) qui limitent les performances des techniques traditionnelles ou neuronales. 192 pp. Französisch.

Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -L'esprit de ce travail est à rapprocher d'une citation de Jean-Paul Benzécri, 'le modèle doit suivre les données et non l'inverse'. Ainsi, la méthode de prévision contient un pré processus d'analyse de données. Les cartes d'auto-organisation, privilégiées dans ce pré processus, ont été complétées par des outils aide à leur l'interprétation pour améliorer leur potentiel d'analyse. Ces outils se sont avérés performants pour analyser un grand nombre de données réelles issues de domaines variés tels que l'analyse de la consommation des canadiens ou du chômage. Ils ont été améliorés à mesure que leur champ d'application s'étendait pour aboutir à un ensemble d'outils complémentaires d'analyse et de visualisation des données dont la performance sera développée en première partie. La seconde partie présente la méthode de prévision qui s'écarte des méthodes récursives et s'adapte à des contextes nouveaux. En particulier, pour la prévision de la consommation électrique, elle solutionne des problèmes structurels aux séries chronologiques (comme la non- stationnarité) qui limitent les performances des techniques traditionnelles ou neuronales. 192 pp. Französisch.

Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -L''esprit de ce travail est à rapprocher d''une citation de Jean-Paul Benzécri, 'le modèle doit suivre les données et non l''inverse'. Ainsi, la méthode de prévision contient un pré processus d''analyse de données. Les cartes d''auto-organisation, privilégiées dans ce pré processus, ont été complétées par des outils aide à leur l''interprétation pour améliorer leur potentiel d''analyse. Ces outils se sont avérés performants pour analyser un grand nombre de données réelles issues de domaines variés tels que l''analyse de la consommation des canadiens ou du chômage. Ils ont été améliorés à mesure que leur champ d''application s''étendait pour aboutir à un ensemble d''outils complémentaires d''analyse et de visualisation des données dont la performance sera développée en première partie. La seconde partie présente la méthode de prévision qui s''écarte des méthodes récursives et s''adapte à des contextes nouveaux. En particulier, pour la prévision de la consommation électrique, elle solutionne des problèmes structurels aux séries chronologiques (comme la non- stationnarité) qui limitent les performances des techniques traditionnelles ou neuronales.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 192 pp. Französisch.