Методы интеллектуального анализа данных. Задача классификации
Информатика Бакалавриат
Характеристики
2024 год • 167 страниц • 2.6 MB
Издательство Оренбургский государственный университет
ISBN 978-5-7410-3284-8
Тип издания учебное пособие
Гриф Рекомендовано ученым советом федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Оренбургский государственный университет» для обучающихся по образовательной программе высшего образования по направлению подготовки 01.03.04 Прикладная математика
Описание
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.
