Статистический анализ больших данных: подход на основе машин опорных векторов. Учебное пособие
Об издании
Соответствует содержанию федеральной дисциплины «Машины опорных векторов» государственного образовательного стандарта по направлению подготовки бакалавров 01.03.02 «Прикладная математика и информатика», специальность 01.03.02_02 «Системное программирование». Рассмотрены основные принципы и идеи современного подхода к решению задачи восстановления зависимостей по эмпирическим данным. Приведены основные базовые идеи реализации SVM-методов. Сделан обзор наиболее эффективных алгоритмов построения машин опорных векторов для задач бинарной классификации, кластеризации и восстановления регрессии. Предназначено для студентов, обучающихся по бакалаврским и магистерским программам, а также для аспирантов, изучающих методы и алгоритмы машинного обучения.
Библиографическая запись
Кадырова Н.О. Статистический анализ больших данных: подход на основе машин опорных векторов : учебное пособие / Кадырова Н.О., Павлова Л.В.. — Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2022. — 60 c. — ISBN 978-5-7422-7813-9. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/128651.html (дата обращения: 12.06.2026). — Режим доступа: для авторизир. пользователей
РЕКОМЕНДУЕМ К ПРОЧТЕНИЮ
Седова Н.А., Седов В.А.
(Ай Пи Ар Медиа)
Семенов Ю.А.
(Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа)
Миронов А.В., Садриева А.Н., Филатова Л.П.
(Ай Пи Ар Медиа)
Миронов А.В., Садриева А.Н., Филатова Л.П.
(Профобразование, Ай Пи Ар Медиа)
C ЭТОЙ КНИГОЙ ТАКЖЕ ЧИТАЮТ
Ефимова А.В., Леман М.В.
(Ай Пи Ар Медиа)
(Профобразование, Ай Пи Ар Медиа)
Сухочев Г.А., Коденцев С.Н., Смольянникова Е.Г.
(Профобразование)
Могилевская Н.С.
(Издательство Южного федерального университета)
