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

Bibliografiska uppgifter
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]
Huvudupphovsman: Редько Д. А.
Institutionell upphovsman: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа ядерных технологий Отделение экспериментальной физики
Övriga upphovsmän: Семенов М. Е. Михаил Евгеньевич (научный руководитель)
Sammanfattning: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.
Språk:ryska
Publicerad: 2022
Ämnen:
электронный ресурс
труды учёных ТПУ
тестирование
алгоритмы
машинное обучение
классификации
регрессия
порядковые шкалы
Länkar:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/72978
Materialtyp: Elektronisk Bokavsnitt
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=634721

Internet

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

Liknande verk