Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных. Монография
Об издании
Рассматривается регрессионный подход к решению предметно-прикладных задач на примере одной области данных. Читатели смогут повторить все операции над собственными датасетами, так как монография содержит в себе детальные расчеты и приложения, в которых представлен весь комплекс вычисленных промежуточных значений, требуемых для достижения поставленной цели. Для специалистов в области искусственного интеллекта. Может быть полезно студентам, обучающимся по направлению подготовки «Искусственный интеллект».
Библиографическая запись
Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных : монография / П. А. Пылов, Р. В. Майтак, А. В. Дягилева, А. Д. Салычева. — Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. — 192 c. — ISBN 978-5-9729-1856-0. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/144651.html (дата обращения: 20.10.2024). — Режим доступа: для авторизир. пользователей
РЕКОМЕНДУЕМ К ПРОЧТЕНИЮ
Глебов В.В., Кангин М.В., Кангин Е.М., Щеглетов К.А., Кангин А.М.
(Ай Пи Ар Медиа)
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)
Корниенко В.Т.
(Ай Пи Ар Медиа)
