Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных
Петр Андреевич Пылов, Анна Владимировна Дягилева, Роман Вячеславович Майтак, 2024
Цена от 990 ₽ в 3 магазинах.
Цены в магазинах
| Магазин | Формат | Цена |
|---|---|---|
| Литрес | Электронная | 990 ₽ |
| Буквоед | Бумажная | 1899 ₽ |
| Читай-город | Бумажная | 1899 ₽ |
О книге
Рассматривается регрессионный подход к решению предметно-прикладных задач на примере одной области данных. Читатели смогут повторить все операции над собственными датасетами, так как монография содержит в себе детальные расчеты и приложения, в которых представлен весь комплекс вычисленных промежуточных значений, требуемых для достижения поставленной цели. Для специалистов в области искусственного интеллекта. Может быть полезно студентам, обучающимся по направлению подготовки «Искусственный интеллект».
Жанры
Другие книги автора
- Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python: учебное пособие
- Асимптотический анализ поведения прикладных моделей машинного обучения
- Математические и программные методы построения моделей глубокого обучения
- Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения
- Разработка интеллектуальных систем для обработки сигналов с датчиков давления
- Глубокое обучение в задаче ранней диагностики деменции
- Изучение искусственного интеллекта на основе принципа интенсификации обучения
- Разработка AI-системы для превентивного определения заболеваний сердечно-сосудистой системы
- Рython, Django, Data Science: учебное пособие
- Численные методы оптимизации архитектур машинного обучения
- Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python