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:
| Главный автор: | |
|---|---|
| Другие авторы: | , , , |
| Формат: | Книга |
| Язык: | Russian |
| Опубликовано: |
Оренбург
ОГУ
2024
|
| Online-ссылка: | https://e.lanbook.com/book/503027 https://e.lanbook.com/img/cover/book/503027.jpg |
| Метки: |
Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
|
| Краткое описание: | 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. |
|---|---|
| Примечание: | Рекомендовано ученым советом федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Оренбургский государственный университет» для обучающихся по образовательной программе высшего образования по направлению подготовки 01.03.04 Прикладная математика |
| Объем: | 167 с. |
| Аудитория: | Книга из коллекции ОГУ - Информатика СЭБ |
| Библиография: | Библиогр.: доступна в карточке книги, на сайте ЭБС Лань |
| ISBN: | 978-5-7410-3284-8 |