Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных
7. Линейные модели
Поставить закладку
Если Вы наш подписчик,то для того чтобы скопировать текст этой страницы в свой конспект,
используйте
просмотр в виде pdf
. Вам доступно 7 стр. из этой главы.
Для продолжения работы требуется
Registration
Предыдущая страница
Следующая страница
Table of contents
Предисловие
+
Пролог: пример машинного обучения
1. Ингредиенты машинного обучения
2. Бинарная классификация и родственные задачи
3. За пределами бинарной классификации
4. Концептуальное обучение
5. Древовидные модели
6. Модели на основе правил
7. Линейные модели
8. Метрические модели
9. Вероятностные модели
10. Признаки
11. Ансамбли моделей
12. Эксперименты в машинном обучении
Эпилог: что дальше?
Что нужно запомнить
Библиография
Предметный указатель
Данный блок поддерживает скрол*