На главную » Пётр Андреевич Пылов » Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных

Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных

Обложка книги  «Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных»

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».

  • Авторы:Пётр Андреевич Пылов, Роман Вячеславович Майтак, Анна Владимировна Дягилева, Анжелика Дмитриевна Салычева
  • Жанр:Разное
  • Страницы: 193
  • Формат: mp3, fb2, epub, pdf, txt

Скачать книгу Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных:

Советуем прочитать похожую литературу

Обложка книги  «Алгоритмы Data Science»

Алгоритмы Data Science

Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область...
Отзывы (0)
Вам понравилось читать онлайн книгу «Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных»? Уделите пару минут, что бы оставить полезный отзыв другому читателю.
Добавить