Учебное пособие

Ряд временной нечеткий – упорядоченная в равноотстоящие моменты времени последовательность наблюдений над некоторым процессом, состояния которого изменяются во времени, если значение состояния процесса в каждый

Метод градиентного спуска – нахождение локального экстремума (минимума или максимума) функции путем движения вдоль градиента в направлении наискорейшего спуска, задаваемого антиградиентом. [Воронина, В. В. Теория

Медиана – число, характеризующее выборку по среднему из ее значений. [Воронина, В. В. Теория и практика машинного обучения: учебное пособие /  В. В. Воронина, А.

Пространство признаков – это N-мерное пространство, где N –число измеряемых характеристик объектов, выделенное для конкретной задачи. [Воронина, В. В. Теория и практика машинного обучения: учебное

Резюмирование временного ряда – формирование краткого описания ВР, содержащего существенные черты с точки зрения решаемой задачи. [Воронина, В. В. Теория и практика машинного обучения: учебное

Сегментация временного ряда – разбиение временного ряда на значимые сегменты. [Воронина, В. В. Теория и практика машинного обучения: учебное пособие /  В. В. Воронина, А.

Система нечеткого логического вывода – модель, описывающая поведение систем на естественном (или близком к естественному) языке в виде приближенных рассуждений на основе композиционного правила вывода.

Среднеквадратическое отклонение – величина, характеризующая рассеивание значений выборки относительно ее математического ожидания. [Воронина, В. В. Теория и практика машинного обучения: учебное пособие /  В. В.

Стандартизация данных – процесс приведения вектора каждого признака к такому виду, что его математическое ожидание станет нулевым, а дисперсия – единичной. [Воронина, В. В. Теория