Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Принятие решений на основе методов машинного обучения
1. МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Поставить закладку
1.1. Описание предметной области
Если Вы наш подписчик,то для того чтобы скопировать текст этой страницы в свой конспект,
используйте
просмотр в виде pdf
. Вам доступно 2 стр. из этой главы.
Для продолжения работы требуется
Registration
Предыдущая страница
Следующая страница
Table of contents
ВВЕДЕНИЕ
1. МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
-
1.1. Описание предметной области
1.2. Классификация
1.3. Кластеризация
1.4. Машинное обучение в задаче извлечения информации
1.5. Модели машинного обучения
1.5.1. Наивный байесовский классификатор
1.5.2. Метод опорных векторов
1.5.3. Нейронная сеть
1.6. Выбор метрик оценки машинного обучения
1.6.1. Матрица ошибок
1.6.2. Точность
1.6.3. Recall
1.6.4. Precision
1.6.5. F1 score
2. БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ В СФЕРЕ САМОДИАГНОСТИКИ
+
3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
+
4. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СЕРВЕРНОЙ ЧАСТИ СИСТЕМЫ
+
5. ПРОЕКТИРОВАНИЕ КЛИЕНТСКОЙ ЧАСТИ СИСТЕМЫ
+
6. РАЗМЕЩЕНИЕ И ТЕСТИРОВАНИЕ КОМПОНЕНТОВ СИСТЕМЫ
+
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Данный блок поддерживает скрол*