Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://elib.belstu.by/handle/123456789/73809
Название: Сравнительный анализ методов машинного обучения для прогнозирования
Авторы: Гаптуллазянова, Г. И.
Осипова, Д. С.
Ключевые слова: методы машинного обучения
машинное обучение
прогнозирование
метод k-ближайших соседей
метод опорных векторов
дерево решений
наивный байесов классификатор
нейронные сети
Дата публикации: 2025
Издательство: БГТУ
Библиографическое описание: Гаптуллазянова, Г. И. Сравнительный анализ методов машинного обучения для прогнозирования / Г. И. Гаптуллазянова, Д. С. Осипова // Информационные технологии. Физика и математика : материалы 89-й научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов (с международным участием), Минск, 3-18 февраля 2025 г. - Минск : БГТУ, 2025. – С. 54-58.
Краткий осмотр (реферат): В целом задача прогнозирования – это процесс, подразумевающий обработку больших объемов данных и использование различных аналитических методов для предсказания требуемых показателей. В наше время задача прогнозирования в полной мере решается средствами машинного обучения, которое предоставляет большой спектр методов интеллектуального анализа данных. В работе рассмотрены некоторые методы, которые часто используются для задачи прогнозирования.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): https://elib.belstu.by/handle/123456789/73809
Располагается в коллекциях:материалы конференции постатейно

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Гаптуллазянова_Сравнительный.pdf199.13 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.