Основы алгоритмов машин& [Russian]

By Мрс М.Г. Читра

В машинном обучении разрабатываются модели и алгоритмы, способные учиться на данных и делать предсказания или суждения без явного программирования. Машинное обучение - это подобласть искусственного интеллекта (ИИ). В машинном обучении используется широкий спектр важных алгоритмов и методик. Список алгоритмов машинного обучения приведен ниже Алгоритм машины опорных векторов, алгоритм классификации "дерево решений", алгоритм "случайный лес", алгоритм логистической регрессии, алгоритм линейной регрессии, алгоритм K-Nearest Neighbor (KNN), алгоритм классификатора Na ve Bayes, алгоритм кластеризации K-Means, алгоритм XG-Boost. Эти алгоритмы используются в самых разных областях, таких как робототехника, маркетинг, здравоохранение и финансы, и составляют основу машинного обучения. Выбор алгоритма зависит от характера проблемы, характеристик данных и доступных вычислительных мощностей.

• Format: Paperback
• Language: Russian
• ISBN: 6207532104
• ISBN13: 9786207532100
• Release Date: May 2024
• Publisher: Sciencia Scripts
• Length: 64 Pages
• Weight: 0.23 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"