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»....

Πλήρης περιγραφή

Αποθηκεύτηκε σε:

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Κύριος συγγραφέας:	Коротеев М. В.
Άλλοι συγγραφείς:	Одинцова В. А., Плешакова Е. С.
Μορφή:	Книга
Γλώσσα:	Russian
Έκδοση:	Москва Финансовый университет 2024
Θέματα:	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
Διαθέσιμο Online:	https://e.lanbook.com/book/431105 https://e.lanbook.com/img/cover/book/431105.jpg
Ετικέτες:	Προσθήκη ετικέτας Δεν υπάρχουν, Καταχωρήστε ετικέτα πρώτοι!

Περιγραφή
Περίληψη:	Учебное пособие предназначено для использования студентами в ходе практических занятий, научно-исследовательской и самостоятельной работы при освоении дисциплины «Машинное обучение».
Φυσική περιγραφή:	77 с.
Κοινό:	Книга из коллекции Финансовый университет - Информатика СЭБ
Βιβλιογραφία:	Библиогр.: доступна в карточке книги, на сайте ЭБС Лань