Методы интеллектуального анализа данных. Задача классификации

Авторы: Чудинова О.С., Безбородникова Р.М., Корнейченко Е.Н., Раменская А.В., Туктамышева Л.М., Фот Н.П.

Издательство: Оренбургский государственный университет, ЭБС АСВ

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.