Тестирование алгоритмов машинного обучения для задач классификации и регрессии порядкового признака; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика

Тестирование алгоритмов машинного обучения для задач классификации и регрессии порядкового признака; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика

Dades bibliogràfiques
Parent link:Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XIX Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 26-29 апреля 2022 г./ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; под ред. И. А. Курзиной, Г. А. Вороновой.— , 2022
Т. 3 : Математика.— 2022.— [С. 108-110]
Autor principal: Редько Д. А.
Autor corporatiu: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа ядерных технологий Отделение экспериментальной физики
Altres autors: Семенов М. Е. Михаил Евгеньевич (научный руководитель)
Sumari:Заглавие с экрана
Optimal features selection for predictions play a key role in machine learning. In this paper, the main machine learning algorithms are analyzed on binary and ordinal classification and regression tasks. The Wine Quality DataSet has been used for numerical experiments.
Idioma:rus
Publicat: 2022
Matèries:
электронный ресурс
труды учёных ТПУ
тестирование
алгоритмы
машинное обучение
классификации
регрессия
порядковые шкалы
Accés en línia:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/72978
Format: Electrònic Capítol de llibre
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=634721

Internet

http://earchive.tpu.ru/handle/11683/72978

Ítems similars