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»....

Deskribapen osoa

Gorde:

Xehetasun bibliografikoak
Egile nagusia:	Коротеев М. В.
Beste egile batzuk:	Одинцова В. А., Плешакова Е. С.
Formatua:	Книга
Hizkuntza:	Russian
Argitaratua:	Москва Финансовый университет 2024
Gaiak:	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
Sarrera elektronikoa:	https://e.lanbook.com/book/431105 https://e.lanbook.com/img/cover/book/431105.jpg
Etiketak:	Etiketa erantsi Etiketarik gabe, Izan zaitez lehena erregistro honi etiketa jartzen!

Deskribapena
Gaia:	Учебное пособие предназначено для использования студентами в ходе практических занятий, научно-исследовательской и самостоятельной работы при освоении дисциплины «Машинное обучение».
Deskribapen fisikoa:	77 с.
Hartzaileak:	Книга из коллекции Финансовый университет - Информатика СЭБ
Bibliografia:	Библиогр.: доступна в карточке книги, на сайте ЭБС Лань