Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Митина, О. А. - Технологии и инструментарий машинного обучения
Митина, О. А. - Технологии и инструментарий машинного обучения
Нет экз.
Электронный ресурс
Автор: Митина, О. А.
Технологии и инструментарий машинного обучения : учебное пособие
Издательство: РТУ МИРЭА, 2023 г.
ISBN 978-5-7339-1758-0
Автор: Митина, О. А.
Технологии и инструментарий машинного обучения : учебное пособие
Издательство: РТУ МИРЭА, 2023 г.
ISBN 978-5-7339-1758-0
На полку
Электронный ресурс
Митина, О. А.
Технологии и инструментарий машинного обучения [Электронный ресурс] : учебное пособие. – Москва : РТУ МИРЭА, 2023. – 203 с. – Режим доступа : https://e.lanbook.com/book/368633, https://e.lanbook.com/img/cover/book/368633.jpg. – Книга из коллекции РТУ МИРЭА - Информатика. – На рус. яз. – ISBN 978-5-7339-1758-0.
В учебном пособии даны определения основным понятиям, рассмотрены методы машинного обучения, уже ставшие классикой: обучение без учителя, обучение с учителем, ансамблевые методы. Описаны основы важных алгоритмов, включая градиентный спуск и его модификации, систему рекомендаций, дерево решений и случайный лес, метод опорных векторов, метод главных компонент и др. Выделены отдельные направления машинного обучения, в частности, классификация и регрессия, вместе с входящими в них методами. Учебное пособие предназначено для студентов Института информационных технологий по направлениям подготовки 09.03.03 «Прикладная информатика» и 01.03.04 «Прикладная математика».
004.6
основной = ЭБС Лань
Митина, О. А.
Технологии и инструментарий машинного обучения [Электронный ресурс] : учебное пособие. – Москва : РТУ МИРЭА, 2023. – 203 с. – Режим доступа : https://e.lanbook.com/book/368633, https://e.lanbook.com/img/cover/book/368633.jpg. – Книга из коллекции РТУ МИРЭА - Информатика. – На рус. яз. – ISBN 978-5-7339-1758-0.
В учебном пособии даны определения основным понятиям, рассмотрены методы машинного обучения, уже ставшие классикой: обучение без учителя, обучение с учителем, ансамблевые методы. Описаны основы важных алгоритмов, включая градиентный спуск и его модификации, систему рекомендаций, дерево решений и случайный лес, метод опорных векторов, метод главных компонент и др. Выделены отдельные направления машинного обучения, в частности, классификация и регрессия, вместе с входящими в них методами. Учебное пособие предназначено для студентов Института информационных технологий по направлениям подготовки 09.03.03 «Прикладная информатика» и 01.03.04 «Прикладная математика».
004.6
основной = ЭБС Лань