Для студентов СПбГУ по предмету ДругиеРеализация эффективного алгоритма проверки графовых функциональных зависимостей в платформе DesbordanteРеализация эффективного алгоритма проверки графовых функциональных зависимостей в платформе Desbordante
2024-08-062024-08-06СтудИзба
Курсовая работа: Реализация эффективного алгоритма проверки графовых функциональных зависимостей в платформе Desbordante
Описание
Оглавление
3
Введение
Профилирование данных — это процесс извлечения дополнительной информации о данных. В первом приближении под дополнительной ин-формацией может пониматься такая метаинформация как автор, дата создания, размер занимаемой памяти. Однако помимо этого данные мо-гут содержать неочевидные зависимости и закономерности, сокрытые
в них. О выявлении такого рода информации из данных и будет идти речь в данной работе.
Профилирование является частой задачей у людей, работающих с массивами данных. Выявленные зависимости могут представлять цен-ность для довольно широкого круга людей. Некоторые примеры приве-дены ниже:
Перед обучением алгоритма, решающего некую задачу, данные для обучения необходимо подготовить. Одно из важных дей-ствий — определение параметров, которые являются производны-ми от
| Введение | 4 | ||
| 1. | Постановка задачи | 6 | |
| 2. | Обзор | 7 | |
| 2.1. | Графовыезависимости.................... | 7 | |
| 2.2. | Наивныйалгоритм ...................... | 9 | |
| 2.3. | Базовыйалгоритм....................... | 10 | |
| 2.4. | Обзор алгоритмов поиска подграфа . . . . . . . . . . . . | 11 | |
| 3. | Предлагаемое решение | 16 | |
| 4. | Результаты | 18 | |
| Заключение | 20 | ||
| Список литературы | 21 | ||
3
Введение
Профилирование данных — это процесс извлечения дополнительной информации о данных. В первом приближении под дополнительной ин-формацией может пониматься такая метаинформация как автор, дата создания, размер занимаемой памяти. Однако помимо этого данные мо-гут содержать неочевидные зависимости и закономерности, сокрытые
в них. О выявлении такого рода информации из данных и будет идти речь в данной работе.
Профилирование является частой задачей у людей, работающих с массивами данных. Выявленные зависимости могут представлять цен-ность для довольно широкого круга людей. Некоторые примеры приве-дены ниже:
- Специалисты по машинному обучению.
Перед обучением алгоритма, решающего некую задачу, данные для обучения необходимо подготовить. Одно из важных дей-ствий — определение параметров, которые являются производны-ми от
Характеристики курсовой работы
СПбГУСписок файлов
Реализация эффективного алгоритма проверки графовых функциональных зависимостей в платформе Desbordante.doc
Tortuga
06 августа 2024 в 05:09
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
