Машинное обучение [Электронный ресурс] учебник Е. Ю. Бутырский, В. В. Цехановский, Н. А. Жукова, И. Р. Баймуратов, И. А. Куликов
Material type:
TextPublication details: Москва Директ-Медиа 2023Description: 368 с. ил., табл., схем., графISBN: 9785449937780Subject(s): Учебник для высшей школы | Other classification: 16.63я73 Online resources: ЭБС Университетская библиотека онлайн | Online resources: ЭБС Университетская библиотека онлайн Abstract: В данном учебнике представлен обзор различных направлений машинного обучения: классическое обучение с учителем, обучение с подкреплением, ансамбли и глубокое обучение. Значительное внимание уделено методам анализа данных и обучения без учителя, включая статистические методы, ядерные методы, методы снижения размерности, поиска паттернов и правил. Рассмотрены различные виды кластеризации, бикластеризации и трикластеризации. Теоретический материал сопровождается практическими заданиями и лабораторными работами, выполнение которых предполагает использование библиотеки scikit-learn на языке Python, а также индивидуальными домашними заданиями.
Библиогр. в кн
В данном учебнике представлен обзор различных направлений машинного обучения: классическое обучение с учителем, обучение с подкреплением, ансамбли и глубокое обучение. Значительное внимание уделено методам анализа данных и обучения без учителя, включая статистические методы, ядерные методы, методы снижения размерности, поиска паттернов и правил. Рассмотрены различные виды кластеризации, бикластеризации и трикластеризации. Теоретический материал сопровождается практическими заданиями и лабораторными работами, выполнение которых предполагает использование библиотеки scikit-learn на языке Python, а также индивидуальными домашними заданиями.
Режим доступа: электронная библиотечная система Университетская библиотека ONLINE, требуется авторизация
There are no comments on this title.