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
3. Лінійні моделі прогнозування
Логістична регресія
Логістична регресія
Aggregazione dei criteri
Per aprire la risorsa fai click su
Логістична регресія
Attività precedente
Покращений приклад регресії
Attività successiva
Презентація. 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
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