База данных: База IPR
Беті 1, Нәтижелерін: 1
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
153049
Методы интеллектуального анализа данных. Задача классификации : учебное пособие / Чудинова О. С. - Оренбург : Оренбургский государственный университет, ЭБС АСВ, 2024. - 167 с. - ISBN 978-5-7410-3284-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.19
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- бинарная классификация -- задача классификации -- логистическая регрессия -- машинное обучение
Аннотация: 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.
Доп.точки доступа:
Чудинова, О. С.
Безбородникова, Р. М.
Корнейченко, Е. Н.
Раменская, А. В.
Туктамышева, Л. М.
Фот, Н. П.
Методы интеллектуального анализа данных. Задача классификации : учебное пособие / Чудинова О. С. - Оренбург : Оренбургский государственный университет, ЭБС АСВ, 2024. - 167 с. - ISBN 978-5-7410-3284-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- бинарная классификация -- задача классификации -- логистическая регрессия -- машинное обучение
Аннотация: 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.
Доп.точки доступа:
Чудинова, О. С.
Безбородникова, Р. М.
Корнейченко, Е. Н.
Раменская, А. В.
Туктамышева, Л. М.
Фот, Н. П.
Беті 1, Нәтижелерін: 1