Базы данных
<<  Народная программистская мудрость Готовим учетные данные к новой отчетности по НДС  >>
д.т.н. Загоруйко Николай Григорьевич
д.т.н. Загоруйко Николай Григорьевич
3
3
4
4
6
6
6
6
8
8
12
12
13
13
17
17
18
18
19
19
20
20
21
21
Картинки из презентации «Обнаружение ошибок и заполнение пробелов в кубах данных» к уроку информатики на тему «Базы данных»

Автор: Nik. G. Zagoruiko. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока информатики, скачайте бесплатно презентацию «Обнаружение ошибок и заполнение пробелов в кубах данных.pptx» со всеми картинками в zip-архиве размером 379 КБ.

Обнаружение ошибок и заполнение пробелов в кубах данных

содержание презентации «Обнаружение ошибок и заполнение пробелов в кубах данных.pptx»
Сл Текст Сл Текст
1д.т.н. Загоруйко Николай Григорьевич. 10«Змейка». Алгоритм FRiS-Pro. 2009 г.
22. Обнаружение ошибок. Таблица не Международный конкурс по DM. Таблица имела
имеет пробелов. Требуется обнаружить 1962 столбца. Обучающих объектов 2394,
ошибки или умышленные искажения. Х1. Х2. … контрольных – 2418. Нужно было заполнить
xj. … xN. a1. *. *. *. *. *. *. a2. *. *. 19 344 клеточки. Участвовало 618 команд из
*. *. *. *. … *. *. *. *. *. *. ai. *. *. 42 стран. Отобрано лучших 49 результатов.
*. * ? *. *. … *. *. *. *. *. *. aM. *. *. Самый слабый результат – до 100 единиц
*. *. *. *. ошибок на клеточку. Лучший - 0.89.
33. Постановка задачи. FRiS-Pro – 0.95. 4-е место. 1. 2. 3. 4. 5.
44. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. ? ? ? 3. 4. 5. 6.
55. Предсказание по похожим объектам. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 1. 2. 3. ? ? ? 6. 7.
Гипотеза многомерной аналогии: «Объекты, 8. 9. 10. 11. 12. 1. 2. 3. 4. 5. 6. ? ? ?
похожие по n свойствам, похожи и по 1111. Применение ZET. Восстановление
(n+1)-му свойству». bij ? Bij/bsj =bi1/bs1 скрытых или утерянных данных. Обнаружение
bij=bsj*bi1/bs1 bij – ср. Значение bij. ошибок или умышленных искажений (Fraud
x1. x2. … xj. … xN. ai. bi1. bi2. bi… bi… detection). Обнаружение сбоев в
biN. as. bs1. bs2. bs… bsj. bs… bsN. технологическом процессе или в системе
66. Предсказание по похожим столбцам. измерений. Прогнозирование динамических
Варианты подсказок bji по всем столбцам k объектов.
усредняются с весом Lk компетентности k 1212. ZET на кубах данных.
столбца. xj. xk. Если есть связь между 1313. Требуется заполнить клеточку на
значениями признаков на m объектах, то пересечении 3-х «целевых» плоскостей. a0
такая же связь есть и на (v+1)-м объекте. из A, |A|=M, x0 из X, |X|=N, t0 из T,
a1. bj1. bk1. a2. bj2. bk2. a… bj… bk... |T|=T. x0. А0. t0.
Xj bji. * * * * * *. ai. bji. bki. a… bj… 1414. Формирование компетентного подкуба
bk… aM. bjM. biM. bki xk. (КП). Зародыш КП – пересечение 3-х самых
77. Формирование компетентной компетентных плоскостей, выбранных их
подматрицы (КП). Использовать только всего куба по каждой координате. AdDel
компетентные столбцы и строки Ядро КП – расширение КП – поочередное добавление n1
пересечение k наиболее компетентных наиболее компетентных элементов (строк,
элементов, выбранных из всей таблицы по столбцов или рядов), исключение n2
каждой координате. AdDel расширение КП – наименее компетентных элементов.
поочередное добавление n1 наиболее Компетентность плоскостей в постранстве
компетентных элементов (строк или меняющейся размерности.
столбцов), исключение n2 наименее 1515. Критерий остановки. 1. А –
компетентных элементов. Оценка очередная присоединяемая плоскость. R1 –
компетентности в пространстве растущей расстояние от А до k соседей из КП R2
размерности. На каждом шаге оценивается –расстояние от А до k соседей среди не
компактность КП. входящих в КП. Остановка, если
88. Компетентность и компактность. FA=(r2-r1)/(r2+r1)<0, 2. Остановка,
Компетентность FА элемента элемента А **** если количество плоскостей в КП по каждой
* * * * * * * *. FА=(r2-r1)/(r2+r1) координате > n*.
Остановка, если FА<0. Компактность Q КП 1616. Ожидаемая ошибка. При заполнении
= (Q столбцов + Q строк)/2 Q столбцов = каждого пробела делается редактирование
среднему значению сходства столбцов КП с известных клеточек компетентных
целевым столбцом в конкуренции с наиболее плоскостей. Полученное среднее значение
компетентным столбцом, не входящим в КП. Q ошибок является оценкой ожидаемой ошибки
строк =среднему значению сходства строк КП заполняемого пробела.
с целевой строкой в конкуренции с наиболее 1717. Применение 3D-ZET.
компетентной строкойм, не входящей в КП. 1818. Применение 3D-ZET.
A. r1. r2. 1919. Редактирование данных о нефтяных
99. Заполнение пробелов. Тот же метод, скважинах.
что и при редактировании. Новая проблема – 2020. Ошибка редактирования.
оценка ожидаемой ошибки. Компактность С 2121. Гистограмма ошибок.
компетентной подматрицы Дисперсия ? 2222. Решаемые проблемы. Обучение без
подсказок Ошибки заполнения известных переобучения Прогнозирование на кубах
элементов целевой строки и целевого данных Универсальная программа SDX Таблицы
столбца КП. и кубы с разнотипными свойствами Адаптация
1010. ZET – прогнозирование Алгоритм к большим данным.
Обнаружение ошибок и заполнение пробелов в кубах данных.pptx
http://900igr.net/kartinka/informatika/obnaruzhenie-oshibok-i-zapolnenie-probelov-v-kubakh-dannykh-71248.html
cсылка на страницу

Обнаружение ошибок и заполнение пробелов в кубах данных

другие презентации на тему «Обнаружение ошибок и заполнение пробелов в кубах данных»

«Архивирование данных» - Архивирование в отличие от резервного копирования предназначено для длительного хранения информации. С помощью чего выполняетса сжатие. Хранение данных осуществляется на магнитных лентах либо оптических дисках. Поэтому все большее значение получает архивирование. С помощью чего выполняется сжатие. Первые сжимаются примерно в 4 раза.

«Квадрат и куб числа» - Куб разности. (a + b)2 = a2 + 2ab +b2. Сумма кубов. (a + b)2 =(a + b) (a + b)= =a*a + a*b + b*a + b*b= = a2 + ab + ba + b2= = a2 + 2ab + b2. Квадрат суммы. Квадрат разности. Разность кубов. a3 + b3 = (a + b) (a2 - ab + b2). (a - b) (a2 + ab + b2)= = a*a2 + a*ab + a*b2- b*a2 - b*ab - b*b2= = a3 + a2b + ab2 - a2b - ab2 - b3 = = a3 - b3.

«Статистические данные» - Развитие представлений о статистике. Задачи проекта: Группа осуществляла сбор информации для проведения статистических исследований. Цели работы: Для работы над проектом были созданы две группы: Март. Июль. Декабрь. Обоснование проекта: Октябрь. Beeline. Было опрошено 90 человек. Мтс. Провести сбор и обработку статистических данных среди учащихся.

«Информация и данные» - Структура таблицы. 1База данных: назначение и основные возможности. Access (продолжение). Пример реляционной таблицы. Откроется диалоговое окно Таблица 1. 6 Добавьте новое поле. Информационные системы и базы данных. Сохраните базу данных в файле 10КЛАСС(МАЛЬЧИКИ). Объекты базы данных. Типы БД. Изменения структуры БД.

«База данных» - Вид главного меню. Демографические данные. Основные группы статистических данных, используемых в расчетах. Функции усовершенствованной БД. Экономические данные. Инструментарий сбора, обработки и анализа данных для управления качеством образования. Данные образовательной статистики. Дополнительная информация (ЕГЭ и др.).

«Создание таблиц данных» - Свойства полей. По умолчанию в качестве подписи используется имя поля. Поля для выбранного образца таблицы. Признак ключевого поля. Предопределенные образцы таблиц. Режим конструктора и режим таблицы. Ключевые поля. Создание и изменение таблиц. Каскадное обновление связанных полей. Соответствующее поле в связанной таблице называется вторичным, или внешним ключом.

Базы данных

19 презентаций о базах данных
Урок

Информатика

130 тем
Картинки
900igr.net > Презентации по информатике > Базы данных > Обнаружение ошибок и заполнение пробелов в кубах данных