Перейти до головного вмісту
Українська (uk)
Русский (ru)
Українська (uk)
Deutsch (de_old)
English (de)
English (en)
Español - Internacional (es)
Français (fr)
Italiano (it)
Polski (pl)
Вхід
Основи машинного нав ...
Пошук курсів
Курси
Факультети, кафедри
Математичний факультет
Кафедра програмної інженерії
Основи машинного навчання (Кудін О.В.)
6. Ансамблеві моделі
Приклад. Випадковий ліс
Приклад. Випадковий ліс
Клацніть посилання
https://colab.research.google.com/drive/17lSkeysI-c20VO3_LEnNYrOXB48rhtZN?usp=share_link
щоб відкрити ресурс.
Попередня секція
Лекція. Випадкові ліси
Наступна секція
Лабораторна робота №8. Порівняння методів ансамблювання
Перейти до...
Перейти до...
Новини
Силабус
Інформаційні ресурси
Список рекомендованої літератури
Система накопичення балів
Презентація №1. Вступ. Типові задачі машинного навчання
Пояснювальний аналіз даних
Лабораторна робота №1. Пояснювальний аналіз даних
Лекція 09/10
Лабораторна робота №2. Попередня обробка даних
Лекція 09/24
Лабораторна робота №3. Лінійна регресія. Множинна лінійна регресія. Методи регуляризації
Лабораторна робота №4. Логістична регресія
Приклад регресії
Презентація. Дерева рішень
Приклад. Дерева рішень
Приклад класифікації
Лекція. Дерева розв'язків
Лабораторна робота №5. Дерева розв'язків у задачах класифікації та регресії
Лабораторна робота №6. Метод опорних векторів
Приклад SVM
Лабораторна робота №7. Метод найближчих сусідів (KNN)
Презентація. Випадкові ліси
Лекція. Випадкові ліси
Лабораторна робота №8. Порівняння методів ансамблювання
Лабораторна робота №9
Лабораторна робота №10. Розгортання моделей машинного навчання
Екзамен