Практикум по машинному обучению на Python. Часть 2 учебное пособие по дисциплине: «Машинное обучение» для студентов, обучающихся по направлениям: 01.03.02 «Прикладная математика и информатика», 09.03.03 «Прикладная информатика», всех профилей (программы подготовки бакалавров)

Практикум по машинному обучению на Python. Часть 2 учебное пособие по дисциплине: «Машинное обучение» для студентов, обучающихся по направлениям: 01.03.02 «Прикладная математика и информатика», 09.03.03 «Прикладная информатика», всех профилей (программы подготовки бакалавров) Ч. 2 Практикум по машинному обучению на Python. Часть 2

Учебное пособие предназначено для использования студентами в ходе практических занятий, научно-исследовательской и самостоятельной работы при освоении дисциплины «Машинное обучение»....

Полное описание

Сохранить в:

Библиографические подробности
Главный автор:	Коротеев М. В.
Другие авторы:	Одинцова В. А., Плешакова Е. С.
Формат:	Книга
Язык:	Russian
Опубликовано:	Москва Финансовый университет 2024
Темы:	парная регрессия полиномиальные модели классификация регрессия на реальных данных метод опорных векторов линейно разделимые данные линейно неразделимые данные данные без зазора перцептрон деревья решений задача классификации задача регрессии метод k ближайших соседей наивный байесовский классификатор метрики эффективности моделей машинного обучения разделение выборки построение метрик качества классификации
Online-ссылка:	https://e.lanbook.com/book/431105 https://e.lanbook.com/img/cover/book/431105.jpg
Метки:	Добавить метку Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!

Интернет

https://e.lanbook.com/book/431105
https://e.lanbook.com/img/cover/book/431105.jpg