Лабораторные по машинному обучению на Python (scikit-learn, pandas): логистическая регрессия, полиномиальные признаки, метрики качества, интеграция данных, кластеризация K-means и DBSCANмашинному обучению на Python (scikit-learn, pandas): логистическая регрессия, полиномиальные признаки, метрики качества, интеграция данных, кластеризация K-means и DBSCAN
Обеспечение качества кода и код-ревью Росдистант ТГУ: практические задания 1-6 (Холстед, Чидамбер-Кемерер, VCG, чек-лист T-SQL, DeepScan)(Росдистант ТГУ). 1. Метрики Холстеда для процедуры на VB: словарь операторов и операндов, расчет n1, n2, N1, N2, n, N, теоретической длины и объема, заполненная таблица метрик. 2. Метрики Чидамбера и Кемерера