FinUniversity Electronic Library

     
?

Details
Card Table RUSMARC

Одинцова, В.А. Сборник лабораторных работ по дисциплине "Машинное обучение": для студентов обучающихся по направлениям: "Прикладная информатика", "Программная инженерия" всех профилей (программы подготовки бакалавров) / В.А. Одинцова. — Москва: Финуниверситет, 2025. — 1 файл (3,62 Мб): ил. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение). — <URL:http://elib.fa.ru/fbook/books144393.pdf>. — Текст: электронный

Record create date: 6/26/2025

Subject: авторы ФА; полный текст; электронные публикации; учебные издания; учебные пособия; информатика; бакалавриат; прикладная информатика; программная инженерия; машинное обучение; sklearn Python; Python; sklearn; линейные модели; метрики качества

UDC: 001.1

Allowed Actions: Read

Group: Anonymous

Network: Internet

Document access rights

Network User group Action
Finuniversity Local Network All Read
-> Internet All Read

Table of Contents

  • Введение
  • Лабораторная работа: Использование библиотек numpy и pandas
    • Задания для выполнения:
    • Задания для самостоятельного выполнения:
  • Лабораторная работа: Библиотека matplotlib 2D и 3D, библиотека seaborn.
    • Задания для выполнения:
    • Задания для самостоятельного выполнения:
  • Лабораторная работа: Построение 3D-графиков. Метод градиентного спуска
    • Задания для выполнения:
    • Задания для самостоятельного выполнения:
  • Лабораторная работа: Линейная регрессия, аналитический метод решения
    • Задания для выполнения:
    • Задания для самостоятельного выполнения:
  • Лабораторная работа: Логистическая регрессия
    • Задания для выполнения:
    • Задания для самостоятельного выполнения:
  • Лабораторная работа: Метрики качества в задаче регрессии. Оценка обучающей способности модели.
    • Задания для выполнения:
    • Задания для самостоятельного выполнения
  • Лабораторная работа: Метрики качества бинарной классификации
    • Задания для выполнения:
    • Задания для самостоятельного выполнения:
  • Лабораторная работа: Масштабирование (нормализация) данных. Применение конвейера.
    • Задания для выполнения:
    • Задания для самостоятельного выполнения:
  • Лабораторная работа: Кросс-валидация
    • Задания для выполнения:
    • Задания для самостоятельного выполнения:
  • Лабораторная работа: Многоклассовая (мультиклассовая) классификация
    • Задания для выполнения:
    • Задания для самостоятельного выполнения:
  • Лабораторная работа: Борьба с дисбалансом классов
    • Задания для выполнения:
    • Задания для самостоятельного выполнения:
  • Лабораторная работа: Полиномиальные модели
    • Задания для выполнения:
    • Задания для самостоятельного выполнения:
  • Лабораторная работа: Оптимизация гиперпараметров
    • Задания для выполнения:
    • Задания для самостоятельного выполнения:
  • Лабораторная работа: Диагностика переобучения модели и борьба с ним путём подбора параметра сложности.
    • Задания для выполнения:
    • Задания для самостоятельного выполнения:
  • Лабораторная работа: Борьба с переобучением с использованием регуляризации
    • Задания для выполнения:
    • Задания для самостоятельного выполнения:
  • Литература

Usage statistics

stat Access count: 20
Last 30 days: 20
Detailed usage statistics