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
3. Лінійні моделі прогнозування
Логістична регресія
Логістична регресія
Abschlussbedingungen
Klicken Sie auf '
Логістична регресія
', um die Ressource zu öffnen
Previous activity
Покращений приклад регресії
Next activity
Презентація. 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
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
Приклад. Випадковий ліс
Лабораторна робота №8. Порівняння методів ансамблювання
Лабораторна робота №9
Лабораторна робота №10. Розгортання моделей машинного навчання
Стаття з MLOps
Екзамен/Залік