Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных. П. А. Пылов
.
Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных
Рассматривается регрессионный подход к решению предметно-прикладных задач на примере одной области данных. Читатели смогут повторить все операции над собственными датасетами, так как монография содержит в себе детальные расчеты и приложения, в которых представлен весь комплекс вычисленных промежуточных значений, требуемых для достижения поставленной цели. Для специалистов в области искусственного интеллекта. Может быть полезно студентам, обучающимся по направлению подготовки «Искусственный интеллект».