27,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in über 4 Wochen
  • Broschiertes Buch

Praca ta jest cz¿¿ci¿ statystycznego uczenia si¿ danych w celu opracowania modelu. W szczególno¿ci jest on po¿wi¿cony badaniu lasów losowych, które s¿ jednym z najnowszych algorytmów w rodzinie metod klasyfikacji wzorców. Du¿¿ zalet¿ lasu losowego jest to, ¿e mo¿e by¿ stosowany zarówno do problemów klasyfikacji jak i regresji, które stanowi¿ wi¿kszo¿¿ obecnych systemów uczenia maszynowego. W niniejszej pracy wykorzystali¿my dane dotycz¿ce koronawirusów do wygenerowania i oceny proponowanego modelu. Do klasyfikacji pacjentów, którzy uzyskali pozytywny lub negatywny wynik testu na koronawirusy,…mehr

Produktbeschreibung
Praca ta jest cz¿¿ci¿ statystycznego uczenia si¿ danych w celu opracowania modelu. W szczególno¿ci jest on po¿wi¿cony badaniu lasów losowych, które s¿ jednym z najnowszych algorytmów w rodzinie metod klasyfikacji wzorców. Du¿¿ zalet¿ lasu losowego jest to, ¿e mo¿e by¿ stosowany zarówno do problemów klasyfikacji jak i regresji, które stanowi¿ wi¿kszo¿¿ obecnych systemów uczenia maszynowego. W niniejszej pracy wykorzystali¿my dane dotycz¿ce koronawirusów do wygenerowania i oceny proponowanego modelu. Do klasyfikacji pacjentów, którzy uzyskali pozytywny lub negatywny wynik testu na koronawirusy, wybrali¿my lasy losowe, które stosuj¿ jednolite g¿osowanie wi¿kszo¿ciowe drzew decyzyjnych w celu uzyskania optymalnej prognozy. Dane te zostäy wykorzystane jako próba treningowa do zaprojektowania modelu decyzyjnego.
Autorenporträt
Informático. Desde el punto de vista académico, tiene un máster en Ciencias Matemáticas por el Instituto Africano de Ciencias Matemáticas de Kigali (Ruanda) y una licenciatura en Ingeniería Informática por la Universidad de Mbujimayi. Actualmente enseña en la Universidad de Mbujimayi, la Universidad Oficial de Mbujimayi, la Universidad Franco-Americana,...