Статистический анализ больших данных: подход на основе машин опорных векторов = Statistical analysis of big data: an approach based on support vector machines : учебное пособие / Н. О. Кадырова, Л. В. Павлова ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Физико-механический институт, Высшая школа прикладной математики и вычислительной физики
Параллельное заглавие: : z20790Statistical analysis of big data: an approach based on support vector machines, английскийЯзык: русский ; резюме, английский.Выходные данные: Санкт-Петербург : Политех-пресс, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2022Физическая характеристика: 58, [1] с. : ил. ; 20 см.ISBN: 978-5-7422-7813-9 Примечания: Авт. также на англ. яз.: N. O. Kadyrova, L. V. Pavlova; Рез. англ..Резюме: Соответствует содержанию федеральной дисциплины "Машины опорных векторов" государственного образовательного стандарта по направлению подготовки бакалавров 01.03.02 "Прикладная математика и информатика", специальность 01.03.02 02 "Системное программирование". Рассмотрены основные принципы и идеи современного подхода к решению задачи восстановления зависимостей по эмпирическим данным. Приведены основные базовые идеи реализации SVM-методов. Сделан обзор наиболее эффективных алгоритмов построения машин опорных векторов для задач бинарной классификации, кластеризации и восстановления регрессии. Предназначено для студентов, обучающихся по бакалаврским и магистерским программам, а также для аспирантов, изучающих методы и алгоритмы машинного обучения.Библиография: Библиогр.: с. 57-59 (43 назв.).Предметная рубрика - Тема: Большие данные(киберн.) -- Анализ -- Машинного обучения методы -- Учебные издания для высших учебных заведений | Машины опорных векторов -- Учебные издания для высших учебных заведений УДК: 519.24(075.8), 4Другие классификации: ( rubbks ) 22.172я73 ; З973.233-01с11я73-1 Тип экземпляра: Книга| Тип экземпляра | Текущая библиотека | Шифр хранения | Кол-во копий | Статус | Срок возврата | Штрих-код | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Книга | РНБ (Московский) Русский книжный фонд: издания с 1957 года, 8этаж, Хран. | 2023-4/1188 (Просмотр полки(Открывается ниже)) | КН-П-8362 | Доступно | 1-4119820 | ||
| Книга | РНБ (Московский) Русский книжный фонд: издания с 1957 года, 8этаж, Хран. | 2023-4/1188 (Просмотр полки(Открывается ниже)) | КН-П-8362 | Доступно | 1-4119824 |
Авт. также на англ. яз.: N. O. Kadyrova, L. V. Pavlova
Рез. англ.
Библиогр.: с. 57-59 (43 назв.)
Соответствует содержанию федеральной дисциплины "Машины опорных векторов" государственного образовательного стандарта по направлению подготовки бакалавров 01.03.02 "Прикладная математика и информатика", специальность 01.03.02 02 "Системное программирование". Рассмотрены основные принципы и идеи современного подхода к решению задачи восстановления зависимостей по эмпирическим данным. Приведены основные базовые идеи реализации SVM-методов. Сделан обзор наиболее эффективных алгоритмов построения машин опорных векторов для задач бинарной классификации, кластеризации и восстановления регрессии. Предназначено для студентов, обучающихся по бакалаврским и магистерским программам, а также для аспирантов, изучающих методы и алгоритмы машинного обучения