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!

Antzeko izenburuak

Методы машинного обучения учеб. пособие
nork: Татарникова Т. М.
Argitaratua: (2023)

Методы интеллектуального анализа данных. Задача классификации учебное пособие

Практикум по машинному обучению на Python учебное пособие по дисциплине: «машинное обучение» для студентов, обучающихся по направлению: 09.03.03 «прикладная информатика», всех профилей (программы подготовки бакалавров), институт онлайн-образования
nork: Коротеев М. В.
Argitaratua: (2023)

Сборник заданий к типовому расчету по статистике сетевое обновляемое электронное учебное пособие
nork: Ермолаев, Ю. Д.

Основы регрессионного моделирования для психологов учебное пособие
nork: Дорофеев, В. А.

Информационно-поисковая система Elasticsearch. В 2 томах. Т.2 учебное пособие
nork: Пруцков, А. В.

Прикладные статистические методы анализа учебное пособие
nork: Хруничев, Р. В.

Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных монография

Построение регрессионных моделей с использованием аппарата линейно-булевого программирования монография
nork: Носков С. И.
Argitaratua: (2018)

Совершенствование теории формирования элементов водного баланса речных бассейнов
nork: Иофин, З. К.

Рисунок натюрморта учебное пособие
nork: Царева, Л. Н.

Методы математической обработки экспериментальных данных учебно-методическое пособие
nork: Гребенникова, И. В.

Технология обработки данных и решения задач в MS Excel 2010 учебное пособие
nork: Агафонова, Н. С.

Методы статистического обучения в задачах регрессии и классификации монография
nork: Гультяева, Т. А.

Технология case-study в образовательном процессе вуза: теория и практика учебно-методическое пособие. направления подготовки 44.03.01 педагогическое образование, 44.03.05 педагогическое образование (с двумя профилями подготовки) (уровень бакалавриата)
nork: Балина, О. Г.

Экономико-математические методы и модели в социально-экономических исследованиях учебное пособие
nork: Симак, Р. С.

Информационная безопасность современных операционных систем учебное пособие
nork: Киренберг, А. Г.

Эконометрика учебное пособие
nork: Середа, В. А.

Интерполяция и аппроксимация табулированных функций учебное пособие
nork: Азимова, Н. Н.

Количественные и качественные данные в педагогическом и социологическом исследовании учебно-методическое пособие для студентов вуза
nork: Шестакова, Л. Г.

Геоинформационные системы и технологии методические указания по выполнению практических работ для студентов, обучающихся по направлению подготовки 09.03.02 «информационные системы и технологии» всех форм обучения

Информатика для инженеров учебное пособие для вузов
nork: Лопатин В. М.
Argitaratua: (2022)

Информатика для инженеров учебное пособие для вузов
nork: Лопатин В. М.
Argitaratua: (2025)

Принятие решений на основе анализа слабоструктурированных данных социальных сетей

Анализ данных в Excel и Calc учебно-методическое пособие по выполнению лабораторных работ и самостоятельной работе по дисциплине «анализ больших данных» для студентов технических направлений подготовки
nork: Захарова, А. А.

Метеорологические проявления геофизических процессов учебно-методическое пособие для студентов, обучающихся по направлению «прикладная гидрометеорология»
nork: Семенова, Н. В.

Современные компьютерные технологии конспект лекций
nork: Персова, М. Г.

Теория и практика эконометрики учебное пособие
nork: Валеев, Н. Н.

Эконометрика: регрессионный анализ учебно-методическое пособие
nork: Герасимова Е. А.
Argitaratua: (2011)

Прикладная стеганография

Эконометрика учебное пособие
nork: Кувайскова, Ю. Е.

Методы оперативного обобщения промыслово-геофизической информации
nork: Боганик В. Н.

Основы вычислений в MathCAD учебное пособие
nork: Карасев, В. В.

Методы интеллектуальной обработки данных учебное пособие

Обработка данных и моделирование в математических пакетах учебно-методическое пособие по дисциплине «информатика»
nork: Стефанова, И. А.

Лабораторный практикум по неорганической химии. В 2 частях. Ч.1. Физико-химические основы учебно-методическое пособие

Методы построения регрессионных моделей с ошибками во всех переменных монография
nork: Базилевский М. П.
Argitaratua: (2019)

Рисунок натюрморта учебное пособие
nork: Царева Л. Н.
Argitaratua: (2015)

Сплайны в теории приближения
nork: Корнейчук Н. П.

Численные методы учебно-методическое пособие по лабораторным работам и самостоятельной работе студентов
nork: Романенко, В. В.