Введение в машинное обучение

1b приведены примеры двух линейных классификаторов с высокими значениями precision и recall, где положительные объекты показаны черными точками, отрицательные – желтыми, а граница между классами – красной прямой.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/chitat-onlayn/?art=70255501) на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.

Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

notes

Примечания

1

http://www.gartner.com/newsroom/id/3412017 (http://www.gartner.com/newsroom/id/3412017)

2

https://rapidminer.com/ (https://rapidminer.com/)

3

Octave online. – https://octave-online.net/ (https://octave-online.net/) (2017-04-01).

4

Octave download. – https://www.

gnu.org/software/octave/download.html (https://www.gnu.org/software/octave/download.html) (2017-04-01).

5

The Artificial Intelligence (AI) White Paper. – https://www.iata.org/contentassets/b90753e0f52e48a58b28c51df023c6fb/ai-white-paper.pdf (https://www.iata.org/contentassets/b90753e0f52e48a58b28c51df023c6fb/ai-white-paper.pdf) (2021-02-23).

6

Nguyen G. et al. Machine Learning and Deep Learning frameworks and libraries for large-scale data mining: A survey // Artificial Intelligence Review.

 – 2019. – Т. 52. – № 1. – С. 77–124.

7

Joseph A. Cruz and David S. Wishart. Applications of Machine Learning in Cancer Prediction and Prognosis // Cancer Informatics. – 2006. – Vol. 2. – P. 59–77.

8

Miotto R. et al. Deep learning for healthcare: Review, opportunities and challenges // Briefings in Bioinformatics. – 2017. – Т. 19. – № 6. – С. 1236–1246.

9

Ballester, Pedro J. and John BO Mitchell. A machine learning approach to predicting protein–ligand binding affinity with applications to molecular docking // Bioinformatics.

 – 2010. – Vol. 26. – № 9. – P. 1169–1175.

10

Mahdavinejad, Mohammad Saeid, Mohammadreza Rezvan, Mohammadamin Barekatain, Peyman Adibi, Payam Barnaghi, and Amit P. Sheth. Machine learning for Internet of Things data analysis: A survey // Digital Communications and Networks. – 2018. – Vol. 4. – Issue 3. – P. 161–175.

11

Farrar, Charles R.