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)

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)

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

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

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)

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

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

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

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)

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)

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

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)

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

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

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

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)

Основы машинного обучения на Python: учебник
by: Коротеев М. В. Михаил Викторович
Published: (Москва, Кнорус, 2025)

Тестирование программ
by: Липаев В. В. Владимир Васильевич
Published: (Москва, Радио и связь, 1986)

Тестирование программного обеспечения и отработка алгоритмов АСУТП для нефтегазового комплекса; Промышленные АСУ и контроллеры; № 1
by: Грибов В. В.
Published: (2005)

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)

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

Применение нейроэмуляторов для идентификации объектов управления, описываемых дифференциальными уравнениями первого и второго порядков; Современные техника и технологии; Т. 1
by: Ткачук Р. Ю.
Published: (2011)

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

Тестирование COM-порта; Схемотехника; № 4
by: Вальпа О.
Published: (2003)

Централизованное компьютерное тестирование знаний учащихся Приморья; Стандарты и качество; № 9
by: Короченцев В.
Published: (2004)

Прогнозирование электрической нагрузки на основе машинного обучения; Молодежь и современные информационные технологии
by: Хэ Цинчжоу
Published: (2024)

Кольцевое тестирование цифровых устройств
by: Литиков И. П. Игорь Петрович
Published: (Москва, Энергоатомиздат, 1990)

Статистическая оценка весового коэффициента в комбинированной модели регрессии; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 319, № 5 : Управление, вычислительная техника и информатика
by: Скрипин С. В.
Published: (2011)

Методы машинного обучения в задачах квантовой химии; Молодежь и современные информационные технологии
by: Пякилля Б. И. Борис Иванович
Published: (2021)

Тестирование LPT порта; Схемотехника; № 1
by: Вальпа О. Олег
Published: (2003)

Рекорды
by: Невзоров В. Б. Валерий Борисович
Published: (Москва, Фазис, 2000)

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

Решение прямых задач гравиметрии для сферических аппроксимирующих тел. Тестирование алгоритмов; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 322, № 1 : Науки о Земле
by: Старостенко В. И. Виталий Иванович
Published: (2013)

Алгоритмы идентификации и прогнозирования на основе взвешенных оценок регрессии и априорной догадки; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 1
by: Дмитриев Ю. Г.
Published: (2017)

Использование классификационных методов машинного обучения в дефектоскопии; Вестник науки Сибири; № 3 (13)
by: Ильясов Б. Б. Борис Борисович
Published: (2014)

Решение задач предиктивной аналитики безгидратной эксплуатации промысловых газопроводов с применением алгоритмов машинного и глубокого обучения; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 336, № 11
Published: (2025)