Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Чудинова, О. С. - Методы интеллектуального анализа данных. Задача классификации
Чудинова, О. С. - Методы интеллектуального анализа данных. Задача классификации
Нет экз.
Электронный ресурс
Автор: Чудинова, О. С.
Методы интеллектуального анализа данных. Задача классификации : учебное пособие
Издательство: ОГУ, 2024 г.
ISBN 978-5-7410-3284-8
Автор: Чудинова, О. С.
Методы интеллектуального анализа данных. Задача классификации : учебное пособие
Издательство: ОГУ, 2024 г.
ISBN 978-5-7410-3284-8
На полку
Электронный ресурс
Чудинова, О. С.
Методы интеллектуального анализа данных. Задача классификации [Электронный ресурс] : учебное пособие. – Оренбург : ОГУ, 2024. – 167 с. – Режим доступа : https://e.lanbook.com/book/503027, https://e.lanbook.com/img/cover/book/503027.jpg. – Рекомендовано ученым советом федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Оренбургский государственный университет» для обучающихся по образовательной программе высшего образования по направлению подготовки 01.03.04 Прикладная математика. – Книга из коллекции ОГУ - Информатика. – На рус. яз. – ISBN 978-5-7410-3284-8.
В учебном пособии рассмотрены методы и алгоритмы решения одной из основных задач машинного обучения – классификации. Внимание сосредоточено на задаче бинарной классификации. Рассмотрены следующие методы классического машинного обучения: логистическая регрессия, метод опорных векторов, метод k ближайших соседей. Описаны реализующие их современные инструментальные средства: платформа KNIME, язык программирования Python. Учебное пособие предназначено для обучающихся по образовательной программе высшего образования по направлению подготовки 01.03.04 Прикладная математика.
519.8:004.42(075.8)
основной = ЭБС Лань
Чудинова, О. С.
Методы интеллектуального анализа данных. Задача классификации [Электронный ресурс] : учебное пособие. – Оренбург : ОГУ, 2024. – 167 с. – Режим доступа : https://e.lanbook.com/book/503027, https://e.lanbook.com/img/cover/book/503027.jpg. – Рекомендовано ученым советом федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Оренбургский государственный университет» для обучающихся по образовательной программе высшего образования по направлению подготовки 01.03.04 Прикладная математика. – Книга из коллекции ОГУ - Информатика. – На рус. яз. – ISBN 978-5-7410-3284-8.
В учебном пособии рассмотрены методы и алгоритмы решения одной из основных задач машинного обучения – классификации. Внимание сосредоточено на задаче бинарной классификации. Рассмотрены следующие методы классического машинного обучения: логистическая регрессия, метод опорных векторов, метод k ближайших соседей. Описаны реализующие их современные инструментальные средства: платформа KNIME, язык программирования Python. Учебное пособие предназначено для обучающихся по образовательной программе высшего образования по направлению подготовки 01.03.04 Прикладная математика.
519.8:004.42(075.8)
основной = ЭБС Лань