Дюк В., Флегонтов А., Фомина И. Применение технологий интеллектуального анализа данных в естественнонаучных, технических и гуманитарных областях. Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. 2011;(138):77-84.
1. Вейр Б. Анализ генетических данных: Пер. с англ. М.: Мир, 1995. 400 с.
2. Гик Дж. ван. Прикладная общая теория систем. М.: Мир, 1981.
3. Дюк В. А. Data Mining - интеллектуальный анализ данных // BYTE (Россия). 1999. ¹ 9. С. 18-24.
4. Дюк В. А. Data Mining: Учебный курс. СПб.: Питер, 2001. 368 с.
5. Дюк В. А., Эмануэль В. Л. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. СПб.: Питер, 2003. 525 с.
6. Киселев М., Соломатин Е. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах // Открытые системы. 1997. ¹ 4. С. 41-44.
7. Кречетов Н. Продукты для интеллектуального анализа данных // Рынок программных средств. 1997. ¹ 14-15. С. 32-39.
8. Математические методы для анализа последовательностей ДНК: Пер. с англ. / Под ред. М. С. Уотермена. М.: Мир, 1999. 349 с.
9. Boulding K. E. General Systems Theory - The Skeleton of Science // Management Science. 2. 1956.
10. Freund Y., Schapire R. E. Discussion of the paper «Arcing classifiers» by Leo Breiman // The Annals of Statistics. 1998. Vol. 26. No. 3. P. 824-832.
11. Breiman L. Bagging predictors // Machine Learning. 24 (1996). S. 123-140.
12. Schapire Robert E. The strength of weak learnability // Machine Learning. 1990.5(2). S. 197-227.
13. Vejr B. Analiz geneticheskih dannyh: Per. s angl. M.: Mir, 1995. 400 s.
14. Gik Dzh., van. Prikladnaja obwaja teorija sistem. M.: Mir, 1981.
15. Djuk V. A. Data Mining - intellektual'nyj analiz dannyh // BYTE (Rossija). 1999. ¹ 9. S. 18-24.
16. Djuk V. A. Data Mining: uchebnyj kurs. SPb.: Piter, 2001. 368 s.
17. Djuk V. A., Jemanujel' V. L. Informacionnye tehnologii v mediko-biologicheskih issledovanijah. SPb.: Piter, 2003. 525 s.
18. Kiselev M., Solomatin E. Sredstva dobychi znanij v biznese i finansah // Otkrytye sistemy. 1997. ¹ 4. S. 41-44.
19. Krechetov N. Produkty dlja intellektual'nogo analiza dannyh // Rynok programmnyh sredstv. 1997. ¹ 14-15. S. 32-39.
20. Matematicheskie metody dlja analiza posledovatel'nostej DNK: Per. s angl. / Pod red. M. S. Uotermena M.: Mir, 1999. 349 s.
21. Boulding K. E. General Systems Theory The Skeleton of Science // Management Science. 1956. ¹ 2.
22. Freund Y., Schapire R. E. Discussion of the paper «Arcing classifiers» by Leo Breiman // The Annals of Statistics.1998. Vol. 26. No. 3. P. 824-832.
23. Breiman Leo. Bagging predictors // Machine Learning. 24 (1996), 123-140.
24. Schapire Robert E. The strength of weak learnability // Machine Learning. 1990. ¹ 5(2). S. 197-227.
