Методы машинного обучения

Авторы: Ракитский А.А., Дементьева К.И.

Издательство: Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики

Данное учебно-методическое пособие включает в себя необходимые теоретические материалы по 4 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, анализа и восстановления регрессии. Рассматриваются такие методы, как: линейная регрессия, метрические классификаторы и логические классификаторы, а также нейронные сети для задач распознавания объектов на изображениях, предсказание цены на недвижимость и т.д. 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.