Zum Hauptinhalt
Side panel
Course search
Schließen
Course search
Toggle search input
Deutsch (de_old)
Русский (ru)
Українська (uk)
Deutsch (de_old)
English (de)
English (en)
Español - Internacional (es)
Français (fr)
Italiano (it)
Polski (pl)
Log in
Основи машинного навчання
Course search
Schließen
Course search
Toggle search input
Open course index
Open block drawer
Home
Kurse
Факультети, кафедри
Математичний факультет
Кафедра програмної інженерії
Основи машинного навчання
4. Моделі інформаційного навчання
Презентація. Дерева рішень
Презентація. Дерева рішень
Abschlussbedingungen
Klicken Sie auf '
Презентація. Дерева рішень
', um die Ressource zu öffnen
Previous activity
Логістична регресія
Next activity
Приклад. Дерева рішень
Direkt zu:
Direkt zu:
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
Покращений приклад регресії
Логістична регресія
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
Приклад. Випадковий ліс
Лабораторна робота №8. Порівняння методів ансамблювання
Лабораторна робота №9
Лабораторна робота №10. Розгортання моделей машинного навчання
Стаття з MLOps
Екзамен/Залік