Обзор классических методов машинного обучения в контексте решения задач классификации
Автор: Бабаев А.М., Шемякина М.А.
Журнал: Форум молодых ученых @forum-nauka
Статья в выпуске: 11-1 (27), 2018 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена обзору классических методов машинного обучения, которые применяются в задачах классификации. Рассматриваются как базовые классификаторы, так и ансамблевые методы. Приводятся результаты тестирования рассмотренных методов при решении задачи выявления больных сахарным диабетом.
Метод ближайших соседей, дерево принятия решений, случайный лес, машинное обучение, метод опорных векторов
Короткий адрес: https://sciup.org/140280240
IDR: 140280240
Список литературы Обзор классических методов машинного обучения в контексте решения задач классификации
- Mitchell, T. Machine Learning. - McGraw-Hill Education. - 1997. - 432 p.
- Бринк Х., Ричардс Д., Феверолф М. Машинное обучение. - СПб.: Питер. - 2017. - 336 с.
- Деревья решений и алгоритмы их построения. Информационно-образовательный портал DataReview.info. URL: http://datareview.info/article/derevya-resheniy-i-algoritmyi-ih-postroeniya/ (дата обращения 16.11.2018).
- Классификатор kNN. Коллективный блог «Хабр». URL: https://habr.com/post/149693/ (дата обращения 16.11.2018).
- Introduction to Support Vector Machines. OpenCV. URL: https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html (дата обращения: 17.11.2018).
- Открытый курс машинного обучения. Коллективный блог «Хабр». URL: https://habr.com/company/ods/blog/324402/#algoritm (дата обращения 17.11.2018).
- Ensemble methods. Scikit-learn. URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html (дата обращения: 18.11.2018).
- Pima Indians Diabetes Database. Kaggle.com. URL: https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database (дата обращения: 18.11.2018).
Статья научная
