Детальная информация

Ракитский, А. А. Методы машинного обучения: учебно-методическое пособие / А. А. Ракитский. — Методы машинного обучения, 2025-01-21. — Электрон. дан. (1 файл). — Новосибирск: Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2018. — 32 с. — Гарантированный срок размещения в ЭБС до 21.01.2025 (автопролонгация). — Книга находится в премиум-версии IPR SMART. — Текст. — электронный. — <URL:https://www.iprbookshop.ru/90591.html>.

Дата создания записи: 21.09.2022

Тематика: линейная регрессия; метрический классификатор; логический классификатор; ИТ; метод

УДК: 00

ББК: 32.97

Коллекции: ЭБС "IPRbooks"

Разрешенные действия: Посмотреть

Аннотация

Данное учебно-методическое пособие включает в себя необходимые теоретические материалы по 3 лабораторным работам для изучения дисциплины «Методы машинного обучения» для направления подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» факультета Информатики и вычислительной техники. В пособии рассматриваются наиболее распространённые методы классификации и восстановления регрессии, а конкретнее, линейная регрессия, метрические классификаторы и логические классификаторы. Приводятся пояснения по применению указанных методов на практике и доказательства их корректности. Кроме того, описаны рекомендации и указания по выполнению лабораторных работ, связанных с данными темами. Методические указания рекомендованы для студентов технических специальностей, изучающих методы машинного обучения на 4 курсе бакалавриата.

Статистика использования

stat Количество обращений: 9
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика