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

Bibliographic Details
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]
Main Author:	Редько Д. А.
Corporate Author:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа ядерных технологий Отделение экспериментальной физики
Other Authors:	Семенов М. Е. Михаил Евгеньевич (научный руководитель)
Summary:	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.
Language:	Russian
Published:	2022
Subjects:	электронный ресурс труды учёных ТПУ тестирование алгоритмы машинное обучение классификации регрессия порядковые шкалы
Online Access:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/72978
Format:	Electronic Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=634721

Similar Items

Справочник по непараметрической статистике: Современный подход: пер. с англ.
by: Рунион Р. П. Ричард
Published: (Москва, Финансы и статистика, 1982)

Использование данных акселерометра в качестве признака для модели классификации дорожной поверхности; Молодежь и современные информационные технологии
by: Рыбаченко И. А.
Published: (2022)

Сравнительный анализ моделей классификации для определения качества вина по его химическому составу; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 1, № 1
Published: (2023)

Исследование социально-экономических и политических процессов. Часть I Учебное пособие
by: Федотов Н. И.
Published: (Рязань, РГРТУ, 2010)

Rankings as ordinal scale measurement results; Metrology and Measurement Systems; Vol. 13, iss. 1
by: Muravyov (Murav’ev) S. V. Sergey Vasilyevich
Published: (2007)

Линейная и нелинейная регрессии
by: Демиденко Е. З. Евгений Зямович
Published: (Москва, Финансы и статистика, 1981)

Распознавание эмоций: тестирование эффективности алгоритмов машинного обучения; Научный прогресс: проблемы и перспективы развития
by: Саклаков В. М. Василий Михайлович
Published: (2019)

Методы статистического обучения в задачах регрессии и классификации: [монография]
by: Гультяева Т. А. Татьяна Александровна
Published: (Новосибирск, Изд-во НГТУ, 2016)

Инженерия машинного обучения: пер. с англ.
by: Бурков А. Андрей
Published: (Москва, ДМК Пресс, 2022)

Статистические методы в геологии. Решение задач в поле и лаборатории
by: Чини Р. Ф.
Published: (Москва, Мир, 1986)

Идеи машинного обучения
by: Шалев-Шварц Ш.
Published: (Москва, ДМК Пресс, 2019)

Технологии и инструментарий машинного обучения учебное пособие
by: Митина О. А.
Published: (Москва, РТУ МИРЭА, 2023)

Технологии векторных идентификационных шкал в методологии распознавания и классификации сигналов; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 312, № 5 : Управление, вычислительная техника и информатика
by: Кошеков К. Т.
Published: (2008)

Методы машинного обучения учеб. пособие
by: Татарникова Т. М.
Published: (Санкт-Петербург, ГУАП, 2023)

Использование облачных технологий машинного обучения в социальных исследованиях с ограниченным финансированием; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине
by: Романчуков С. В.
Published: (2019)

Экстремальные модели в экономике
by: Юдин Д. Б. Давид Беркович
Published: (Москва, Либроком, 2015)

Искусственный интеллект и машинное обучение учебное пособие для вузов
by: Митяков Е. С.
Published: (Санкт-Петербург, Лань, 2025)

Введение в статистическое обучение с примерами на языке R
by: Джеймс Г.
Published: (Москва, ДМК Пресс, 2017)

Классификации в географии: ренессанс или увядание ?; Опыт формальных классификаций
by: Тикунов В. С. Владимир Сергеевич
Published: (Москва, Изд-во СГУ, 1997)

Порядковые статистики: пер. с англ.
by: Дэйвид Г.
Published: (Москва, Наука, 1979)

Python и машинное обучение: крайне необходимое пособие по новейшей предсказательной аналитике, обязательное для более глубокого понимания методологии машинного обучения
by: Рашка С.
Published: (Москва, ДМК Пресс, 2017)

Методы машинного обучения в задачах обеспечения информационной безопасности учеб. пособие
by: Фомичева С. Г.
Published: (Санкт-Петербург, ГУАП, 2023)

Нахождение констант интегрирования в дифференциальных уравнениях нецелочисленных порядков; Перспективы развития фундаментальных наук
by: Чуриков В. А. Виктор Анатольевич
Published: (2012)

Тестирование программного обеспечения учебник для вузов
by: Щербак А. В. Алексей Викторович
Published: (Москва, Юрайт, 2025)

Эффективное тестирование программного обеспечения
by: Аниче М.
Published: (Москва, ДМК Пресс, 2023)

Вычислительные методы теории принятия решений
by: Юдин Д. Б. Давид Беркович
Published: (Москва, КРАСАНД, 2010)

Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python: учебное пособие
by: Протодьяконов А. В. Андрей Владимирович
Published: (Москва, Инфра-Инженерия, 2022)

Технология машинного проектирования и испытания программных средств ИАСУ: сборник научных трудов
Published: (Минск, Изд-во ЦНИИТУ, 1985)

Изучаем числительное Учебное пособие
by: Е. А. Нивина
Published: (Тамбов, Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2023)

Тестирование программного обеспечения учебное пособие для вузов
by: Щербак А. В. Алексей Викторович
Published: (Москва, Юрайт, 2025)

Основы интеллектуального анализа данных и машинного обучения: Конспект лекций учебное пособие
by: Запечников С. В.
Published: (Москва, НИЯУ МИФИ, 2022)

Метод распознавания символов, основанный на полиномиальной регрессии
by: Пестрякова Н. В. Надежда Владимировна
Published: (Москва, Красанд, 2012)

Байесовский анализ на Python
by: Мартин О.
Published: (Москва, ДМК Пресс, 2020)

Создание кластера для обучения алгоритмов машинного обучения на основе персональных компьютеров в учебной аудитории; Молодежь и современные информационные технологии
by: Кривошеев Н. А. Николай Анатольевич
Published: (2024)

Порядковые статистики
by: Боярский Э. А. Эрнст Аронович
Published: (Москва, Статистика, 1972)

Тестирование веб-приложений учебное пособие
by: Аграновский А. В.
Published: (Санкт-Петербург, ГУАП, 2020)

Разработка через тестирование для iOS
by: Грэхем Л.
Published: (Москва, ДМК Пресс, 2013)

Результаты обучения по дисциплине «Иностранный язык» (по данным независимого компьютерного тестирования студентов ТПУ, набор 2020); Язык. Общество. Образование
by: Кабрышева О. П. Оксана Павловна
Published: (2022)

Теория множеств: пер. с нем.
by: Хаусдорф Ф.
Published: (Москва, ОНТИ НКТП, 1937)

Мультиклассовая классификация корпуса смешанных текстов алгоритмами машинного обучения; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
by: Гузеев Е. В.
Published: (2023)