| Код | 625223 |
| Дата создания | 2023 |
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 22 октября в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
|
Проверена бесплатно в ап.ру
Сдана на отлично в 2023 году
Для достижения цели были определены задачи:
1. Описать и проанализировать сравниваемые алгоритмы;
2. Подготовить набор данных для обучения;
3. Провести вычислительный эксперимент;
4. Анализ полученных результатов.
Объектом курсовой работы является сравнение методов машинного обучения.
Содержание 2
Введение 3
2. Описание сравниваемых алгоритмов 5
3. Анализ сильных и слабых сторон алгоритмов 18
4. Описание набора данных 21
5. Описание вычислительных экспериментов 26
6. Описание полученных результатов 35
Заключение 36
Литература 37
1. А. М. Миронов, Машинное обучение // Информационные технологии. 2018.
2. Базовые принципы машинного обучения на примере линейной регрессии: статья, 2017. [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/company/ods/blog/322076/ (дата обращения: 03.05.2022).
...
7. Jupyter notebook for my main AI course. [Электронный ресурс] URL: https://github.com/mosalov/Notebook_For_AI_Main (дата обращения: 03.05.2022).