Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных
Рассматривается регрессионный подход к решению предметно-прикладных задач на примере одной области данных. Читатели смогут повторить все операции над собственными датасетами, так как монография содержит в себе детальные расчеты и приложения, в которых представлен весь комплекс вычисленных промежуточных значений, требуемых для достижения поставленной цели.Для специалистов в области искусственного интеллекта. Может быть полезно студентам, обучающимся по направлению подготовки «Искусственный интеллект».
Содержание
Содержание книги "Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных "
другие книги автора
С книгой "Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных" читают
Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных (автор Петр Пылов, Роман Майтак, Анна Дягилева, Анжелика Салычева)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!
и мы свяжемся с вами в течение 15 минут
за оставленную заявку