1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 01. Учебные материалы
  3. Учебные издания
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorМясников В. В.
dc.coverage.spatialалгебраические методы распознавания
dc.coverage.spatialалгоритм Q-Actor-Critic
dc.coverage.spatialалгоритм REINFORCE
dc.coverage.spatialбайесовская последовательная решающая процедура
dc.coverage.spatialискусственные нейронные сети
dc.coverage.spatialискусственный интеллект
dc.coverage.spatialклассификатор Байеса
dc.coverage.spatialклассификатор Неймана-Пирсона
dc.coverage.spatialкросс-валидация
dc.coverage.spatialмашинное обучение
dc.coverage.spatialметод Q-learning
dc.coverage.spatialметод парных сравнений
dc.coverage.spatialметод реконструкции предпочтений по знаковым представлениям
dc.coverage.spatialметоды классификации
dc.coverage.spatialметоды машинного обучения
dc.coverage.spatialметоды обучения с подкреплением
dc.coverage.spatialметоды совместной классификации
dc.coverage.spatialминимаксный классификатор
dc.coverage.spatialнепараметрические методы оценки плотности вероятности
dc.coverage.spatialпараметрические методы оценки плотности вероятности
dc.coverage.spatialпоследовательные методы классификации
dc.coverage.spatialпоследовательный критерий отношения вероятностей Вальда
dc.coverage.spatialраспознавание образов
dc.coverage.spatialстатистические методы классификации
dc.coverage.spatialучебные издания
dc.creatorМясников В. В.
dc.date2023
dc.date.accessioned2025-11-28T05:51:07Z-
dc.date.available2025-11-28T05:51:07Z-
dc.date.issued2023
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\537682
dc.identifier.citationМясников, В. В. Распознавание образов и машинное обучение. Основные подходы : учеб. пособие / В. В. Мясников. ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т). - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023. - 1 файл (3,1 Мб). - ISBN = 978-5-7883-1929-2. - Текст : электронный
dc.identifier.isbn978-5-7883-1929-2
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/57656-
dc.description.abstractГриф.
dc.description.abstractИспользуемые программы Adobe Acrobat
dc.description.abstractПособие представляет собой краткое изложение материалов по ключевым разделам современной теории искусственного интеллекта: машинному обучению и распознаванию образов (классификации). Пособие включает, в частности, классификацию задач машинного обучения, описание основных методов ранжирования/упорядочивания объектов и методов распознавания образов (классификации): геометрических, статистических и алгебраических, а также кратких основ теории последовательного анализа и классификации, теории обучения с подкреплением и искусственных нейронных сетей.Предназначено для студентов факультета информатики, обучающихся по направлению подготовки 01.03.02 Прикладная математика и информатика и специальности 10.05.03 Информационная безопасность автоматизированных систем. Подготовлено на кафедре геоинформатики и информационной безопасности
dc.description.abstractТруды сотрудников Самар. ун-та (электрон. версия)
dc.languagerus
dc.publisherИзд-во Самар. ун-та
dc.subjectалгебраические методы распознавания
dc.subjectалгоритм Q-Actor-Critic
dc.subjectалгоритм REINFORCE
dc.subjectбайесовская последовательная решающая процедура
dc.subjectискусственные нейронные сети
dc.subjectискусственный интеллект
dc.subjectклассификатор Байеса
dc.subjectклассификатор Неймана-Пирсона
dc.subjectкросс-валидация
dc.subjectмашинное обучение
dc.subjectметод Q-learning
dc.subjectметод парных сравнений
dc.subjectметод реконструкции предпочтений по знаковым представлениям
dc.subjectметоды классификации
dc.subjectметоды машинного обучения
dc.subjectметоды обучения с подкреплением
dc.subjectметоды совместной классификации
dc.subjectминимаксный классификатор
dc.subjectнепараметрические методы оценки плотности вероятности
dc.subjectпараметрические методы оценки плотности вероятности
dc.subjectпоследовательные методы классификации
dc.subjectпоследовательный критерий отношения вероятностей Вальда
dc.subjectраспознавание образов
dc.subjectстатистические методы классификации
dc.subjectучебные издания
dc.subject.rugasnti28.23.15
dc.subject.udc004.93(075)
dc.titleРаспознавание образов и машинное обучение. Основные подходы
dc.typeText
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Uchebnye-izdaniya/Raspoznavanie-obrazov-i-mashinnoe-obuchenie-Osnovnye-podhody-104395
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Uchebnye-izdaniya/Raspoznavanie-obrazov-i-mashinnoe-obuchenie-Osnovnye-podhody-104395
Appears in Collections:Учебные издания

Files in This Item:
File SizeFormat 
978-5-7883-1929-2_2023.pdf3.18 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.