Отрывок: Г. Методы классификации данных большой размерности. – М.: ИПИ РАН, 2013. 204 с. 15 Филиппов С.А., Захаров В.Н., Ступников С.А., Ковалев Д.Ю.. Организация больших объемов данных в рекомендательных системах поддержки жизнеобеспечения, входящих в состав глобальных платформ электронной коммерции. Институт проблем информатики ФИЦ ИУ РАН. Selected Papers of the XVII International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains (DAMDID/RCDL 2015), С. 119-124 ...
Название : | Исследование методов классификации для решения задачи определения диагнозов пациентов |
Авторы/Редакторы : | Шеремеев М. И. Чигарина Е. И. Столбова А. А. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) Институт информатики математики и электроники |
Дата публикации : | 2019 |
Библиографическое описание : | Шеремеев, М. И. Исследование методов классификации для решения задачи определения диагнозов пациентов : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата) / М. И. Шеремеев ; рук. работы Е. И. Чигарина ; нормоконтролер А. А. Столбова ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики. - Самара, 2019. - on-line |
Аннотация : | В выпускной квалификационной работе изучена и проанализирована предметная область, сформулирована задача классификации диагнозов и изучены методы классификации.Спроектирован и разработан классификатор диагнозов на основе метода опорных векторов и деревье |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\ВКР20191023141729 |
Ключевые слова: | дерево решений машинное обучение автоматизированные системы классификаторы методы классификации диагнозов метод опорных векторов модифицированный алгоритм классификации |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Шеремеев_Максим_Игоревич_Исследование_методов_классификации.pdf | 1.52 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.