Free Delivery Over $100
|
|
|||
|
||||
Overview"В машинном обучении разрабатываются модели и алгоритмы, способные учиться на данных и делать предсказания или суждения без явного программирования. Машинное обучение - это подобласть искусственного интеллекта (ИИ). В машинном обучении используется широкий спектр важных алгоритмов и методик. Список алгоритмов машинного обучения приведен ниже Алгоритм машины опорных векторов, алгоритм классификации ""дерево решений"", алгоритм ""случайный лес"", алгоритм логистической регрессии, алгоритм линейной регрессии, алгоритм K-Nearest Neighbor (KNN), алгоритм классификатора Na�ve Bayes, алгоритм кластеризации K-Means, алгоритм XG-Boost. Эти алгоритмы используются в самых разных областях, таких как робототехника, маркетинг, здравоохранение и финансы, и составляют основу машинного обучения. Выбор алгоритма зависит от характера проблемы, характеристик данных и доступных вычислительных мощностей." Full Product DetailsAuthor: Мрс М.Г. Читра , Др. РАМЫА ГОВИНДАРАЙPublisher: Sciencia Scripts Imprint: Sciencia Scripts Dimensions: Width: 15.20cm , Height: 0.40cm , Length: 22.90cm Weight: 0.104kg ISBN: 9786207532100ISBN 10: 6207532104 Pages: 64 Publication Date: 14 May 2024 Audience: General/trade , General Format: Paperback Publisher's Status: Active Availability: In Print  This item will be ordered in for you from one of our suppliers. Upon receipt, we will promptly dispatch it out to you. For in store availability, please contact us. Table of ContentsReviewsAuthor InformationTab Content 6Author Website:Countries AvailableAll regions |
||||
