Vai al contenuto principale
Pannello laterale
Course search
Chiudi
Course search
Attiva/disattiva input di ricerca
Italiano (it)
Русский (ru)
Українська (uk)
Deutsch (de_old)
English (de)
English (en)
Español - Internacional (es)
Français (fr)
Italiano (it)
Polski (pl)
Login
Основи машинного навчання
Course search
Chiudi
Course search
Attiva/disattiva input di ricerca
Apri indice del corso
Apri il cassetto del blocco
Home
Corsi
Факультети, кафедри
Математичний факультет
Кафедра програмної інженерії
Основи машинного навчання
4. Моделі інформаційного навчання
Презентація. Дерева рішень
Презентація. Дерева рішень
Aggregazione dei criteri
Per aprire la risorsa fai click su
Презентація. Дерева рішень
Attività precedente
Логістична регресія
Attività successiva
Приклад. Дерева рішень
Vai a...
Vai a...
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