В данной статье описывается процесс реализации такого метода машинного обучения, как рекомендательная система; рассматривается построение коллаборативной рекомендательной системы, в основе которой лежит алгоритм сингулярного разложения или сингулярной декомпозиции матрицы. Описаны процесс сбора тестовых данных, их обработки, а также обучение модели и её оценка согласно некоторым метрикам.
Рассматривается возможность применения такого метода машинного обучения, как деревья решений, для определения метеорологической дальности видимости на основе других погодных показателей (температура воздуха, атмосферное давление, относительная влажность, скорость и направление ветра, облачность, текущая погода и др.). Описаны процесс сбора и обработки данных, а также обучение модели и её итоговая точностью.
Работа посвящена разработке веб-приложения для прогнозирования исходов спортивных событий, которое позволит оценить составленные программой проценты на исходы определенной подборки матчей по разным видам спорта.
Рассмотрена задача о движении внешней нагрузки с постоянной скоростью вдоль замороженного канала с неравномерным сжатием. Лед моделируется как тонкая вязкоупругая пластина постоянной толщины. Края пластины приморожены к стенкам канала. Прогиб ледового покрова описывается в рамках линейной теории упругости. Жидкость под пластиной невязкая и несжимаемая. Течение жидкости, вызванное прогибом пластины, является потенциальным. Внешняя нагрузка моделируется движущимся с постоянной скоростью распределением давления. Задача решается с помощью преобразования Фурье вдоль канала и методом нормальных мод для формы прогибов льда поперек канала. Основным параметром для исследования в данной модели является эффект неоднородного сжатия ледового покрова.
В работе рассматриваются и сравниваются некоторые методы составления прогноза, основанные на нечетких математических моделях, рассматриваются преимущества и недостатки того или иного метода.
Одной из важнейших задач любого исследования, связанного с многомерным анализом данных, является задача установления наличия и оценки степени связи между исследуемыми переменными. При изучении монотонных связей для их выявления и оценки силы чаще всего используют ранговые коэффициенты Спирмена и Кенделла. В работе исследованы соотношения этих коэффициентов между собой, а также с классическим коэффициентом корреляции Пирсона. Высказано несколько новых гипотез относительно этих коэффициентов, которые подтверждены полным перебором всех вариантов при некоторых небольших объемах выборки n, для осуществления которого написана компьютерная программа на языке Python.
В работе исследуется колебания упругой балки с переменной толщиной, находящейся в полном контакте с жидкостью (гидроупругие колебания) или при отсутствии жидкости (упругие колебания). Гидроупругие и упругие прогибы балки являются двумерными. Задача рассматривается без демпфирования колебаний и внешнего воздействия. Упругая балка тонкая, конечной длины, и с заданными краевыми условиями. Вычислены моды упругих и гидроупругих колебаний балки в случае линейной и кусочно-линейной толщины.
Работа посвящена созданию онлайн веб-приложения для ведения заметок, позволяющему пользователю выполнить автоматическое извлечение ключевых слов из текстов его заметок и на основании данного набора получить рекомендации о сотрудничестве с другими клиентами сервиса.
В работе детально описан алгоритм оптимизации кластерного разбиения. Критерием качества выбрано суммарное внутрикластерное рассеивание по всем вновь организуемым кластерам. Уменьшение этого рассеивание достигается направленным пошаговым перемещением отдельных объектов между кластерами. Алгоритм реализован в виде компьютерной программы. Приведены примеры его работы на реальных данных.
В связи с появившейся сегодня возможностью обрабатывать большие объемы данных особое значение приобретает задача первоначального грубого анализа этих данных с целью сформулировать предварительные направления исследования и сделать прикидочное заключение о возможных его результатах. Обычно подобный анализ проводится путём изучения некоторых изображений, но, если данные имеют достаточно большую размерность, то построение изображений, адекватно отображающих структуру этих данных, представляет собой серьезную математическую задачу. В статье представлен новый алгоритм построения неискаженных изображений многомерных данных в случае, когда подобные изображения возможны.