Справка
x
только для медицинских специалистов
Консультант врача
Электронная медицинская библиотека
Вход / регистрация
Каталог
В книге
Показать все
Расширенный поиск
К результату поиска
Меню
Библиотека
Все книги
Руководства
Рекомендации
Монографии
Основные учебники
Атласы
Пациентам
Фармакология
Образование
Модули
Расписание вебинаров
Прошедшие вебинары
Мероприятия
Мероприятия
Лекарства
Справочник
Раздел
3
/
5
Страница
107
/
154
Глава 2. Практическая реализация базовых алгоритмов машинного и глубокого обучения на языке программирования Python 3.9.1
/
/
Внимание! Часть функций, например, копирование текста к себе в конспект, озвучивание и т.д. могут быть доступны только в режиме постраничного просмотра.
Для продолжения работы требуется
вход / регистрация
Скачать приложение
Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения
Оглавление
Введение
Глава 1. Теоретические положения базовых алгоритмов машинного и глубокого обучения
+
Глава 2. Практическая реализация базовых алгоритмов машинного и глубокого обучения на языке программирования Python 3.9.1
-
Алгоритм линейной регрессии
Алгоритм логистической регрессии
Гребневая регрессия
Алгоритм к ближайших соседей (к Nearest Neighbor)
Алгоритм деревья решений (Decision Tree)
Наивный Байес (классификатор)
Метод опорных векторов
Алгоритм кластеризации на основе плотности
Генетические алгоритмы
Алгоритм ансамблирования бэггинг
Алгоритм ансамблирования стекинг
Сеть векторного квантования (LVQ)
Кластеризация на основе распределений
Алгоритм кластеризации кластерный центроид
Иерархические алгоритмы (иерархия кластеров)
Искусственная нейронная сеть
Рекуррентная нейронная сеть
Библиографический список
Приложение А. Варианты заданий для самостоятельной реализации моделей машинного и глубокого обучения
Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения
Оборот титула
Оглавление
Введение
Глава 1. Теоретические положения базовых алгоритмов машинного и глубокого обучения
+
Глава 2. Практическая реализация базовых алгоритмов машинного и глубокого обучения на языке программирования Python 3.9.1
-
Алгоритм линейной регрессии
Алгоритм логистической регрессии
Гребневая регрессия
Алгоритм к ближайших соседей (к Nearest Neighbor)
Алгоритм деревья решений (Decision Tree)
Наивный Байес (классификатор)
Метод опорных векторов
Алгоритм кластеризации на основе плотности
Генетические алгоритмы
Алгоритм ансамблирования бэггинг
Алгоритм ансамблирования стекинг
Сеть векторного квантования (LVQ)
Кластеризация на основе распределений
Алгоритм кластеризации кластерный центроид
Иерархические алгоритмы (иерархия кластеров)
Искусственная нейронная сеть
Рекуррентная нейронная сеть
Библиографический список
Приложение А. Варианты заданий для самостоятельной реализации моделей машинного и глубокого обучения
Показать все
Все издания
Закрыть меню