Машинное обучение учебное пособие

Машинное обучение учебное пособие

Издание освещает вопросы применения ряда сквозных технологий, приведённых в Национальной программе «Цифровая экономика Российской Федерации», таких как: «Технологии машинного обучения и когнитивные технологии», «Искусственный интеллект». Учебное пособие посвящено изучению машинного обучения — основе...

Descrizione completa

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autore principale:	Горбаченко, В. И. (070)
Natura:	Книга
Soggetti:	машинное обучение нейронная сеть Python Scikit-Learn кластеризация линейная регрессия гребневая регрессия Лассо
Accesso online:	Перейти к просмотру издания
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne! !

Documenti analoghi

Машинное обучение: настраиваем ПО, готовим данные, анализируем
di: Горбаченко, В. И.

Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения учебное пособие
di: Пылов, П. А.

Искусственный интеллект и машинное обучение учебное пособие для спо
di: Митяков Е. С.
Pubblicazione: (2025)

Искусственный интеллект и машинное обучение учебное пособие для вузов
di: Митяков Е. С.
Pubblicazione: (2025)

Введение в анализ данных учебное пособие для студентов
di: Монгуш Ч. М.
Pubblicazione: (2022)

Системы искусственного интеллекта. Инструменты разработки. Экспертные системы учебное пособие
di: Пименов, В. И.

Методы машинного обучения учебное пособие
di: Шевченко, А. С.

Методы машинного обучения учебно-методическое пособие
di: Ракитский, А. А.

Технологии машинного обучения в кибербезопасности учебное пособие
di: Платонов, В. В.

Интерполяция и аппроксимация табулированных функций учебное пособие
di: Азимова, Н. Н.

Python для аналитики данных. Практический курс учебное пособие
di: Меликов, П. И.

Численные методы и машинное обучение в метрологии учебное пособие
di: Степашкина, А. С.

Предметно ориентированные информационные системы лабораторный практикум

Асимптотический анализ поведения прикладных моделей машинного обучения учебное пособие
di: Протодьяконов, А. В.

Теория и практика эконометрики учебное пособие
di: Валеев, Н. Н.

Цифровые методы диагностики и прогнозирования процессов учебное пособие
di: Сенько, О. В.

Машинное обучение в финансах учебник для магистратуры

Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python
di: Шарден, Б.

Эконометрика в Eviews учебно-методическое пособие
di: Величко, А. С.

Методы интеллектуального анализа данных. Задача классификации учебное пособие

Эконометрика: регрессионный анализ учебно-методическое пособие
di: Герасимова Е. А.
Pubblicazione: (2011)

Сборник заданий к типовому расчету по статистике сетевое обновляемое электронное учебное пособие
di: Ермолаев, Ю. Д.

Методы построения регрессионных моделей с ошибками во всех переменных монография
di: Базилевский М. П.
Pubblicazione: (2019)

Машинное обучение в энергоснабжении учебное пособие
di: Цвенгер, И. Г.

Анализ временных рядов учебник для вузов
di: Катаргин Н. В.
Pubblicazione: (2024)

Машинное обучение в Elastic Stack
di: Кольер, Р.

Эконометрика учебное пособие
di: Кузнецова, Е. В.

Математическая статистика
di: Ивченко Г. И., et al.

Основы интеллектуального анализа данных и машинного обучения: конспект лекций учебное пособие
di: Запечников, С. В.

Эконометрика опорный конспект лекций для бакалавров очной и заочной форм обучения направлений подготовки «экономика», «бизнес-информатика»

Математическая статистика учебное пособие по курсу «теория вероятностей и математическая статистика»

Машинное обучение и безопасность
di: Чио, К.

Машинное обучение и искусственный интеллект учебное пособие для вузов
di: Баланов А. Н.
Pubblicazione: (2024)

Машинное обучение и искусственный интеллект учебное пособие для спо
di: Баланов А. Н.
Pubblicazione: (2024)

Машинное обучение и искусственный интеллект учебное пособие для вузов
di: Баланов А. Н.
Pubblicazione: (2025)

Интеллектуальные системы учебное пособие
di: Кадырова, Г. Р.

Обобщенная линейная модель множественной регрессии с гетероскедастичными остатками методические указания к лабораторному практикуму и самостоятельной работе студентов

Обобщенная линейная модель множественной регрессии с автокоррелированными остатками методические методические указания к лабораторному практикуму и самостоятельной работе студентов
di: Реннер, А. Г.

Эконометрика курс лекций
di: Ивченко, Ю. С.

Нейроматематика учебное пособие
di: Баюк, О. В.