Статистический анализ больших данных: подход на основе машин опорных векторов учебное пособие
Соответствует содержанию федеральной дисциплины «Машины опорных векторов» государственного образовательного стандарта по направлению подготовки бакалавров 01.03.02 «Прикладная математика и информатика», специальность 01.03.02_02 «Системное программирование». Рассмотрены основные принципы и идеи совр...
Zapisane w:
| 1. autor: | |
|---|---|
| Format: | Книга |
| Hasła przedmiotowe: | |
| Dostęp online: | Перейти к просмотру издания |
| Etykiety: |
Dodaj etykietę
Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!
|
| LEADER | 03153nam0a2200361 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | RU/IPR SMART/128651 | ||
| 856 | 4 | |u https://www.iprbookshop.ru/128651.html |z Перейти к просмотру издания | |
| 801 | 1 | |a RU |b IPR SMART |c 20240904 |g RCR | |
| 010 | |a 978-5-7422-7813-9 | ||
| 205 | |a Статистический анализ больших данных: подход на основе машин опорных векторов |b 2028-03-07 | ||
| 333 | |a Гарантированный срок размещения в ЭБС до 07.03.2028 (автопролонгация) | ||
| 100 | |a 20240904d2022 k y0rusy01020304ca | ||
| 105 | |a y j 000zy | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 200 | 1 | |a Статистический анализ больших данных: подход на основе машин опорных векторов |e учебное пособие |f Н. О. Кадырова, Л. В. Павлова | |
| 700 | 1 | |a Кадырова, |b Н. О. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Павлова, |b Л. В. |4 070 | |
| 330 | |a Соответствует содержанию федеральной дисциплины «Машины опорных векторов» государственного образовательного стандарта по направлению подготовки бакалавров 01.03.02 «Прикладная математика и информатика», специальность 01.03.02_02 «Системное программирование». Рассмотрены основные принципы и идеи современного подхода к решению задачи восстановления зависимостей по эмпирическим данным. Приведены основные базовые идеи реализации SVM-методов. Сделан обзор наиболее эффективных алгоритмов построения машин опорных векторов для задач бинарной классификации, кластеризации и восстановления регрессии. Предназначено для студентов, обучающихся по бакалаврским и магистерским программам, а также для аспирантов, изучающих методы и алгоритмы машинного обучения. | ||
| 210 | |a Санкт-Петербург |c Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого |d 2022 | ||
| 610 | 1 | |a статистический анализ | |
| 610 | 1 | |a большие данные | |
| 610 | 1 | |a опорный вектор | |
| 610 | 1 | |a SVM-классификатор | |
| 675 | |a 51 | ||
| 686 | |a 22.172 |2 rubbk | ||
| 300 | |a Книга находится в премиум-версии IPR SMART. | ||
| 106 | |a s | ||
| 230 | |a Электрон. дан. (1 файл) | ||
| 336 | |a Текст | ||
| 337 | |a электронный | ||
| 503 | 0 | |a Доступна эл. версия. IPR SMART | |
| 215 | |a 60 с. | ||