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: 27.12.2025). — 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)
Миронов А.В., Садриева А.Н., Филатова Л.П.
(Ай Пи Ар Медиа)
Корниенко В.Т.
(Ай Пи Ар Медиа)
Итала Э.
(Медицинская литература)
C ЭТОЙ КНИГОЙ ТАКЖЕ ЧИТАЮТ
Максимов Г.В., Василенко В.Н., Клименко А.И., Максимов А.Г., Ленкова Н.В.
(Профобразование, Ай Пи Ар Медиа)
Ефимова А.В.
(Ай Пи Ар Медиа)
Ефимова А.В.
(Профобразование)
Белова С.А., Давыдова Т.Е., Иванова Н.П., Лойко О.А., Тимофеева О.В., Фейзрахманова Н.М., Черноморец Т.В.
(Профобразование)
Воробьева О.М., Баранова Д.К., Левченко В.В.
(Ай Пи Ар Медиа)