Методы интеллектуального анализа данных. Задача классификации. Учебное пособие
Об издании
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.
Библиографическая запись
Методы интеллектуального анализа данных. Задача классификации : учебное пособие / О.С. Чудинова [и др.].. — Оренбург : Оренбургский государственный университет, ЭБС АСВ, 2024. — 167 c. — ISBN 978-5-7410-3284-8. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/153049.html (дата обращения: 07.04.2026). — 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)
C ЭТОЙ КНИГОЙ ТАКЖЕ ЧИТАЮТ
Петрянкин Ф.П., Лаврентьев А.Ю., Шерне В.С.
(Ай Пи Ар Медиа)
Лаврентьев А.Ю., Петрянкин Ф.П., Шерне В.С.
(Ай Пи Ар Медиа)
