Тема 9 Машинное обучение

‹ |  | ›
Пн | Вт | Ср | Чт | Пт | Сб | Вс

Лекции | Практические | Дополнительно | О сайте

## Тема 9 Машинное обучение

Цель: Рассмотреть принципы и закономерности машинного обучения.

План:

1. Введение в машинное обучение и разработку данных.

2. Свободно-распространяемые системы машинного обучения и разработки данных.

3. Методы классификации. Методы регрессии. Методы кластеризации.

Рекомендуемая литература:

1. Ван Стеен М, Танненбаум Э. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. СПб.:Питер, 2003.-877с.

2. Джексон П. Введение в экспертные системы. М.: Изд. дом "Вильяме", 2001.

3. Abdellah Bedrouni, Ranjeev Mittu, Abdeslem Boukhtouta, Jean Berger. Distributed Intelligent Systems: A Coordination Perspective. Springer Science & Business Media, 2009, P. 181.

4. Bond and L. Gasser. Readings in Distributed Artificial Intelligence. Morgan Kaufman, San Mateo, CA, 1988.

5. Shoham, Yoav; Leyton-Brown, Kevin Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. New York: Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-89943-7. 2009.

6. Coulouris G., Dollimore J., Kindberg T Distributed Systems. Concepts and Design. Addison-Wesley Publishing Company, 1995, 644 p.

Контрольные вопросы:

1. Основные понятия машинного обучения и разработки данных.

2. Назовите основные системы машинного обучения и разработки данных.

3. Описать методы классификации, регрессии, кластеризации.

ПОИСК