Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/122740
Название: Базовые алгоритмы машинного обучения на языке Python : учебно-методическое пособие
Авторы: Долганов, А. Ю.
Ронкин, М. В.
Созыкин, А. В.
Редакторы: Берг, Д. Б.
Дата публикации: 2023
Издатель: Издательство Уральского университета
Библиографическое описание: Долганов А. Ю. Базовые алгоритмы машинного обучения на языке Python : учебно-методическое пособие : Рекомендовано методическим советом Уральского федерального университета для студентов вуза, обучающихся по направлениям подготовки 09.03.01, 09.04.01 — Информатика и вычислительная техника, 09.03.03, 09.04.03 — Прикладная информатика, 09.03.04, 09.04.04 — Программная инженерия, 09.04.02 — Информационные системы и технологии / А. Ю. Долганов, М. В. Ронкин, А. В. Созыкин ; научный редактор Д. Б. Берг ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина. — Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2023. — 124 с. — ISBN 978-5-7996-3632-6. — Текст : непосредственный.
Аннотация: Учебно-методическое пособие посвящено изучению основ анализа данных и реализации базовых алгоритмов машинного обучения на языке Python. Целью данного пособия является формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков в области базовых алгоритмов машинного обучения, овладение инструментарием, моделями и методами машинного обучения. Для успешного освоения курса необходимо базовое знание языка программирования Python и высшей математики.
Ключевые слова: УЧЕБНЫЕ ПОСОБИЯ
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ
ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ
ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ
УМЕНЬШЕНИЕ РАЗМЕРНОСТИ
КЛАСТЕРИЗАЦИЯ
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/122740
Идентификатор РИНЦ: 53956923
Идентификатор PURE: 40004174
ISBN: 978-5-7996-3632-6
Располагается в коллекциях:Учебные материалы

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
978-5-7996-3632-6_2023.pdf11,39 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.