Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/25903
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Аббакумов Вадим Леонардович | ru_RU |
dc.contributor.advisor | Abbakumov Vadim Leonardovic | en_GB |
dc.contributor.author | Енгалыч Глеб Артурович | ru_RU |
dc.contributor.author | Engalyc Gleb Arturovic | en_GB |
dc.contributor.editor | Малоземов Василий Николаевич | ru_RU |
dc.contributor.editor | Malozemov Vasilij Nikolaevic | en_GB |
dc.date.accessioned | 2021-03-24T15:08:31Z | - |
dc.date.available | 2021-03-24T15:08:31Z | - |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.other | 047841 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/25903 | - |
dc.description.abstract | Работа основана на решении конкретной задачи машинного обучения различными методами, популярными на данный момент. Подробно описывается постановка задачи, процесс предобработки данных, подбора гиперпараметров алгоритмов, обучения моделей. Качество моделей сравнивается между собой, а также сравнивается с результатами других исследоваталей. Затем проводится анализ влияния переменных на лучшую из полученных в работе моделей. | ru_RU |
dc.description.abstract | This work is based on solving a specific machine learning problem by various methods. The formulation of the problem, the process of data preprocessing, selection of algorithm hyperparameters, and model training are described in detail. The quality of the models is compared with each other, and also compared with the results of other researches. Then analysis of the influence of variables on the best of the models obtained in the work is carried out. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | Регрессия | ru_RU |
dc.subject | машинное обучение | ru_RU |
dc.subject | анализ данных | ru_RU |
dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
dc.subject | градиентный бустинг | ru_RU |
dc.subject | случайный лес | ru_RU |
dc.subject | Regression | en_GB |
dc.subject | machine learning | en_GB |
dc.subject | data science | en_GB |
dc.subject | neural networks | en_GB |
dc.subject | gradient boosting machine | en_GB |
dc.subject | random forest | en_GB |
dc.title | Comparison of various methods for solving regression problems | en_GB |
dc.title.alternative | Методы решения задачи регрессии | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | BACHELOR STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
document.pdf | Article | 982,66 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.