Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Мясников, В. В. - Основы статистической теории распознавания образов и машинного обучения: практикум
Мясников, В. В. - Основы статистической теории распознавания образов и машинного обучения: практикум
Нет экз.
Электронный ресурс
Автор: Мясников, В. В.
Основы статистической теории распознавания образов и машинного обучения: практикум
Издательство: Самарский университет, 2023 г.
ISBN 978-5-7883-1932-2
Автор: Мясников, В. В.
Основы статистической теории распознавания образов и машинного обучения: практикум
Издательство: Самарский университет, 2023 г.
ISBN 978-5-7883-1932-2
На полку
Электронный ресурс
Мясников, В. В.
Основы статистической теории распознавания образов и машинного обучения: практикум [Электронный ресурс]. – Самара : Самарский университет, 2023. – 124 с. – Режим доступа : https://e.lanbook.com/book/406454, https://e.lanbook.com/img/cover/book/406454.jpg. – Рекомендовано редакционно-издательским советом федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Самарский национальный исследовательский университет имени академика С. П. Королева» в качестве практикума для обучающихся по основной образовательной программе высшего образования по направлению подготовки 10.05.03 Информационная безопасность автоматизированных систем. – Книга из коллекции Самарский университет - Информатика. – На рус. яз. – ISBN 978-5-7883-1932-2.
Издание представляет собой сборник указаний к лабораторным работам по статистической теории распознавания образов, для каждой из которых приводятся описание теоретических основ, задание и список контрольных вопросов. Разделы теоретических основ содержат описания наиболее распространенных методов и алгоритмов статистической теории распознавания образов: методов оптимальной классификации (классификатор Байеса, минимаксный классификатор и классификатор Неймана-Пирсона), методов построения и настройки линейных классификаторов и классификаторов, основанных на оценивании плотностей вероятностей, а также методов автоматической классификации – кластеризации и таксономии. Настоящий практикум предназначен для обучающихся факультета информатики по направлениям 01.03.02 Прикладная математика и информатика и 10.05.03 Информационная безопасность автоматизированных систем.
004.93(075)
основной = ЭБС Лань
Мясников, В. В.
Основы статистической теории распознавания образов и машинного обучения: практикум [Электронный ресурс]. – Самара : Самарский университет, 2023. – 124 с. – Режим доступа : https://e.lanbook.com/book/406454, https://e.lanbook.com/img/cover/book/406454.jpg. – Рекомендовано редакционно-издательским советом федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Самарский национальный исследовательский университет имени академика С. П. Королева» в качестве практикума для обучающихся по основной образовательной программе высшего образования по направлению подготовки 10.05.03 Информационная безопасность автоматизированных систем. – Книга из коллекции Самарский университет - Информатика. – На рус. яз. – ISBN 978-5-7883-1932-2.
Издание представляет собой сборник указаний к лабораторным работам по статистической теории распознавания образов, для каждой из которых приводятся описание теоретических основ, задание и список контрольных вопросов. Разделы теоретических основ содержат описания наиболее распространенных методов и алгоритмов статистической теории распознавания образов: методов оптимальной классификации (классификатор Байеса, минимаксный классификатор и классификатор Неймана-Пирсона), методов построения и настройки линейных классификаторов и классификаторов, основанных на оценивании плотностей вероятностей, а также методов автоматической классификации – кластеризации и таксономии. Настоящий практикум предназначен для обучающихся факультета информатики по направлениям 01.03.02 Прикладная математика и информатика и 10.05.03 Информационная безопасность автоматизированных систем.
004.93(075)
основной = ЭБС Лань