Методы интеллектуального анализа данных. Задача классификации учебное пособие
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 ближай...
Сохранить в:
| Формат: | Книга |
|---|---|
| Темы: | |
| Online-ссылка: | Перейти к просмотру издания |
| Метки: |
Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
|
| LEADER | 03071nam0a2200421 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | RU/IPR SMART/153049 | ||
| 856 | 4 | |u https://www.iprbookshop.ru/153049.html |z Перейти к просмотру издания | |
| 801 | 1 | |a RU |b IPR SMART |c 20250903 |g RCR | |
| 010 | |a 978-5-7410-3284-8 | ||
| 205 | |a Методы интеллектуального анализа данных. Задача классификации |b 2030-08-15 | ||
| 333 | |a Гарантированный срок размещения в ЭБС до 15.08.2030 (автопролонгация) | ||
| 100 | |a 20250903d2024 k y0rusy01020304ca | ||
| 105 | |a y j 000zy | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 200 | 1 | |a Методы интеллектуального анализа данных. Задача классификации |e учебное пособие |f О. С. Чудинова, Р. М. Безбородникова, Е. Н. Корнейченко [и др.] | |
| 701 | 1 | |a Чудинова, |b О. С. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Безбородникова, |b Р. М. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Корнейченко, |b Е. Н. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Раменская, |b А. В. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Туктамышева, |b Л. М. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Фот, |b Н. П. |4 070 | |
| 330 | |a 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. | ||
| 210 | |a Оренбург |c Оренбургский государственный университет, ЭБС АСВ |d 2024 | ||
| 610 | 1 | |a анализ данных | |
| 610 | 1 | |a задача классификации | |
| 610 | 1 | |a машинное обучение | |
| 610 | 1 | |a бинарная классификация | |
| 610 | 1 | |a логистическая регрессия | |
| 675 | |a 519.8 | ||
| 686 | |a 22.19 |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 167 с. | ||