Logo BSU

  1. Электронная библиотека БГУ
  2. НИИ Прикладных проблем математики и информатики БГУ
  3. Материалы конференций НИИ ППМИ
  4. 2025. Computer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science
Даты публикации Авторы Заглавия Темы
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/339960
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorKharin, Yu. S.
dc.contributor.authorVoloshko, V. A.
dc.contributor.authorProkhorchik, N. A.
dc.date.accessioned2026-01-13T10:14:43Z-
dc.date.available2026-01-13T10:14:43Z-
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationComputer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science : Proc. of the XIV Intern. Conf., Minsk, Sept. 24–27, 2025 / Belarusian State Univ. ; eds.: Yu. Kharin (ed.-in-chief) [et al.]. – Minsk : BSU, 2025. – Pp. 115-118.
dc.identifier.isbn978-985-881-830-2
dc.identifier.urihttps://elib.bsu.by/handle/123456789/339960-
dc.description.abstractWe present a new Python package SCDD (for “Statistical Classification of Discrete Data”) being developed in Research Institute for Applied Problems of Mathematics and Informatics of Belarusian State University. This package supports three types of discrete data: multivariate data, time series and random fields. For these types of discrete data the new developed by authors and known in the literature Markov models are implemented for statistical parameter estimation and data classification
dc.language.isoen
dc.publisherMinsk : BSU
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика
dc.subjectЭБ БГУ::МЕЖОТРАСЛЕВЫЕ ПРОБЛЕМЫ::Статистика
dc.titleStatistical classification of discrete data by the SCDD Python library
dc.typeconference paper
Располагается в коллекциях:2025. Computer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
115-118.pdf267,83 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.