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.)
5. Моделі на основі схожості та помилок
Приклад SVM
Приклад SVM
Клацніть посилання
https://colab.research.google.com/drive/1YTHc8ad_hDTn87Y6sGcbclW9W7FceIF0?usp=sharing
щоб відкрити ресурс.
Попередня секція
Лабораторна робота №6. Метод опорних векторів
Наступна секція
Лабораторна робота №7. Метод найближчих сусідів (KNN)
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
Лабораторна робота №7. Метод найближчих сусідів (KNN)
Презентація. Випадкові ліси
Лекція. Випадкові ліси
Приклад. Випадковий ліс
Лабораторна робота №8. Порівняння методів ансамблювання
Лабораторна робота №9
Лабораторна робота №10. Розгортання моделей машинного навчання
Стаття з MLOps
Екзамен