Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Оськин, Д. А. - Интеллектуальный анализ данных
Оськин, Д. А. - Интеллектуальный анализ данных
Нет экз.
Электронный ресурс
Автор: Оськин, Д. А.
Интеллектуальный анализ данных : учебник для вузов
Издательство: Лань, 2026 г.
ISBN 978-5-507-56021-9
Автор: Оськин, Д. А.
Интеллектуальный анализ данных : учебник для вузов
Издательство: Лань, 2026 г.
ISBN 978-5-507-56021-9
На полку
Электронный ресурс
Оськин, Д. А.
Интеллектуальный анализ данных [Электронный ресурс] : учебник для вузов / Оськин Д. А., Левченко Н. Г. – Санкт-Петербург : Лань, 2026. – 228 с. – Режим доступа : https://e.lanbook.com/book/522509, https://e.lanbook.com/img/cover/book/522509.jpg. – Книга из коллекции Лань - Информатика. – На рус. яз. – ISBN 978-5-507-56021-9.
Учебное пособие представляет собой комплексный практико-ориентированный курс, предназначенный для студентов и начинающих специалистов. Книга проводит читателя через полный цикл работы с данными: от их извлечения и очистки до построения, проверки и развертывания прогнозных моделей. Читатель не только глубоко освоит ключевые методы машинного обучения — от линейной регрессии и SVM до бустинга и нейронных сетей, — но и получит практический опыт в уникальных областях, таких как графовый интеллектуальный анализ в Gephi и Cytoscape, а также построение аналитических пайплайнов в визуальной среде KNIME. Многочисленные практические работы и задания обеспечат прочное закрепление навыков, позволяя уверенно применять полученные знания для решения реальных задач.
004
основной = ЭБС Лань
Оськин, Д. А.
Интеллектуальный анализ данных [Электронный ресурс] : учебник для вузов / Оськин Д. А., Левченко Н. Г. – Санкт-Петербург : Лань, 2026. – 228 с. – Режим доступа : https://e.lanbook.com/book/522509, https://e.lanbook.com/img/cover/book/522509.jpg. – Книга из коллекции Лань - Информатика. – На рус. яз. – ISBN 978-5-507-56021-9.
Учебное пособие представляет собой комплексный практико-ориентированный курс, предназначенный для студентов и начинающих специалистов. Книга проводит читателя через полный цикл работы с данными: от их извлечения и очистки до построения, проверки и развертывания прогнозных моделей. Читатель не только глубоко освоит ключевые методы машинного обучения — от линейной регрессии и SVM до бустинга и нейронных сетей, — но и получит практический опыт в уникальных областях, таких как графовый интеллектуальный анализ в Gephi и Cytoscape, а также построение аналитических пайплайнов в визуальной среде KNIME. Многочисленные практические работы и задания обеспечат прочное закрепление навыков, позволяя уверенно применять полученные знания для решения реальных задач.
004
основной = ЭБС Лань