| Карточка | Таблица | 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: электронныйДата создания записи: 26.06.2025 Тематика: 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 УДК: 001.1 Разрешенные действия: Прочитать Группа: Анонимные пользователи Сеть: Интернет |
Права на использование объекта хранения
| Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Локальная сеть Финуниверситета | Все |
|
||||
|
Интернет | Все |
|
Оглавление
- 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
Статистика использования
|
|
Количество обращений: 20
За последние 30 дней: 20 Подробная статистика |