дерево решений

Раздел
Программирование
Просмотров
473
Покупок
0
Антиплагиат
90%
Антиплагиат.РУ (модуль - Интернет Free)
Размещена
23 Июл 2023 в 21:44
ВУЗ
Не указан
Курс
Не указан
Стоимость
900 ₽
Демо-файлы   
1
jpg
отчет
541.8 Кбайт
Файлы работы   
1
Каждая работа проверяется на плагиат, на момент публикации уникальность составляет не менее 40% по системе проверки eTXT.
docx
дерево решений
680 Кбайт
Описание

Проверена бесплатно в ап.ру

Сдана на отлично в 2023 году

Для достижения цели были определены задачи:

1.             Описать и проанализировать сравниваемые алгоритмы;

2.             Подготовить набор данных для обучения;

3.             Провести вычислительный эксперимент;

4.             Анализ полученных результатов.

Объектом курсовой работы является сравнение методов машинного обучения.

Оглавление

Содержание 2

Введение 3

2. Описание сравниваемых алгоритмов 5

3. Анализ сильных и слабых сторон алгоритмов 18

4. Описание набора данных 21

5. Описание вычислительных экспериментов 26

6. Описание полученных результатов 35

Заключение 36

Литература 37

Список литературы

1. А. М. Миронов, Машинное обучение // Информационные технологии. 2018.

2. Базовые принципы машинного обучения на примере линейной регрессии: статья, 2017. [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/company/ods/blog/322076/ (дата обращения: 03.05.2022).

...

7. Jupyter notebook for my main AI course. [Электронный ресурс] URL: https://github.com/mosalov/Notebook_For_AI_Main (дата обращения: 03.05.2022).

Вам подходит эта работа?
Похожие работы
Другие работы автора
Прямой эфир