Overview

"В машинном обучении разрабатываются модели и алгоритмы, способные учиться на данных и делать предсказания или суждения без явного программирования. Машинное обучение - это подобласть искусственного интеллекта (ИИ). В машинном обучении используется широкий спектр важных алгоритмов и методик. Список алгоритмов машинного обучения приведен ниже Алгоритм машины опорных векторов, алгоритм классификации ""дерево решений"", алгоритм ""случайный лес"", алгоритм логистической регрессии, алгоритм линейной регрессии, алгоритм K-Nearest Neighbor (KNN), алгоритм классификатора Na�ve Bayes, алгоритм кластеризации K-Means, алгоритм XG-Boost. Эти алгоритмы используются в самых разных областях, таких как робототехника, маркетинг, здравоохранение и финансы, и составляют основу машинного обучения. Выбор алгоритма зависит от характера проблемы, характеристик данных и доступных вычислительных мощностей."

Full Product Details

9786207532100

Table of Contents

Reviews

Author Information

Tab Content 6

Customer Reviews

Recent Reviews

Countries Available