Отрывок: Дифференцируя по W , имеем ( ) ( ) 0 T F W X X J W M W W . Полученное уравнение является уравнением регрессии. Восполь- зовавшись теперь процедурой Роббинса-Монро, можно получить последовательность оценок вектора коэффициентов линейного классификатора, положив 61 ...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Мясников В. В. | ru |
dc.contributor.author | Министерство науки и высшего образования Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.coverage.spatial | Python | ru |
dc.coverage.spatial | искусственный интеллект | ru |
dc.coverage.spatial | классификатор Байеса | ru |
dc.coverage.spatial | классификатор Неймана-Пирсона | ru |
dc.coverage.spatial | классификаторы основанные на оценивании плотностей вероятностей | ru |
dc.coverage.spatial | кластеризация | ru |
dc.coverage.spatial | лабораторные работы | ru |
dc.coverage.spatial | линейные классификаторы | ru |
dc.coverage.spatial | машинное обучение | ru |
dc.coverage.spatial | методы автоматической классификации | ru |
dc.coverage.spatial | методы оптимальной классификации | ru |
dc.coverage.spatial | методы построения классификаторов | ru |
dc.coverage.spatial | минимаксный классификатор | ru |
dc.coverage.spatial | распознавание образов | ru |
dc.coverage.spatial | таксономия | ru |
dc.coverage.spatial | учебные издания | ru |
dc.coverage.spatial | языки программирования | ru |
dc.creator | Мясников В. В. | ru |
dc.date.accessioned | 2023-07-12 09:28:58 | - |
dc.date.available | 2023-07-12 09:28:58 | - |
dc.date.issued | 2023 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\537681 | ru |
dc.identifier.citation | Мясников, В. В. Основы статистической теории распознавания образов и машинного обучения : практикум / В. В. Мясников ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т). - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023. - 1 файл (2,7 Мб). - ISBN = 978-5-7883-1932-2. - Текст : электронный | ru |
dc.identifier.isbn | 978-5-7883-1932-2 | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Uchebnye-izdaniya/Osnovy-statisticheskoi-teorii-raspoznavaniya-obrazov-i-mashinnogo-obucheniya-104399 | - |
dc.description.abstract | Гриф. | ru |
dc.description.abstract | Издание представляет собой сборник указаний к лабораторным работам по статистической теории распознавания образов, для каждой изкоторых приводятся описание теоретических основ, задание и список контрольных вопросов. Разделы теоретических основ содержат описания наиболее распространенных методов и алгоритмов статистической теории распознавания образов: методов оптимальной классификации (классификатор Байеса, минимаксный классификатор и классификаторНеймана-Пирсона), методов построения и настройки линейных классификаторов и классификаторов, основанных на оценивании плотностей вероятностей, а также методов автоматической классификации – кластеризации и таксономии. Настоящий практикум предназначен для обучающихся факультета информатики по направлениям 01.03.02 Прикладная математика и информатика и 10.05.03 Информационная безопасность автоматизированных систем. | ru |
dc.description.abstract | Используемые программы Adobe Acrobat | ru |
dc.description.abstract | Труды сотрудников Самар. ун-та (электрон. версия) | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.publisher | Изд-во Самар. ун-та | ru |
dc.title | Основы статистической теории распознавания образов и машинного обучения | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 28.23.15 | ru |
dc.subject.udc | 004.93(075) | ru |
dc.textpart | Дифференцируя по W , имеем ( ) ( ) 0 T F W X X J W M W W . Полученное уравнение является уравнением регрессии. Восполь- зовавшись теперь процедурой Роббинса-Монро, можно получить последовательность оценок вектора коэффициентов линейного классификатора, положив 61 ... | - |
Располагается в коллекциях: | Учебные издания |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-7883-1932-2_2023.pdf | 2.8 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.