Аннотация: 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".
| Автор/составитель | Пылов Петр Андреевич, Дягилева Анна Владимировна, Майтак Роман Вячеславович, Салычева Анжелика Дмитриевна |
| Год выпуска | 2024 |
| ISBN | 978-5-9729-1856-0 |
| Производитель | Инфра-Инженерия |
| Количество томов | 1 |
| Количество страниц | 192 |
| Переплет | Твёрдый переплёт |
| Размеры | 216x155x14 мм |
| Цвет | Зелёный |
| Тип бумаги | офсетная (60-220 г/м2) |
| Вес | 342 |
| Язык | русский |
Бесплатная Доставка по Европе (EU)*
*Для заказов свыше 40, - евро Подробнее
Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных
- Модель: MYSH5023473
- ISBN: 978-5-9729-1856-0
- Наличие:
