Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/21399
Title: | Parzen window |
Other Titles: | Метод окна Парзена |
Authors: | Гасанов, А. Р. Сизова, Л. В. Gasanov, A. R. Sizova, L. V. |
Keywords: | машинное обучение задача классификации метод ближайших соседей метод окна Парзена machine learning classification problem nearest neighbors Parzen window method |
Issue Date: | 2019 |
Publisher: | Кафедра иностранных языков и межкультурной профессиональной коммуникации естественнонаучных направлений Тюменского государственного университета |
Citation: | Гасанов, А. Р. Parzen window = Метод окна Парзена / А. Р. Гасанов, Л. В. Сизова. — Текст : электронный // Language & Science / главный редактор О. Э. Сухарева ; научный редактор Е. А. Меньш ; Тюменский государственный университет. — 2019. — № 8. |
Abstract: | В статье рассматривается один из методов решения задачи классификации. В век развития искусственного интеллекта все больше задач становятся разрешимы методами машинного обучения. С помощью информатизации в различных сферах деятельности человека, появляются огромные массивы данных, с помощью которых можно прогнозировать различные события. Методы машинного обучения хорошо с этим справляются и помогают искать связи в данных. В статье представлена информация о решении задачи классификации методом окна Парзена. Авторы статьи надеются, что читатели получат больше информации по данной проблеме и узнают, как применяются методы машинного обучения в нашем мире. The article considers one of the methods of solving classification problem. In the century of developing artificial intelligence more and more problems become solvable by machine learning methods. With the help of informatization in different spheres of human’s life there are a lot of big data arrays, which can help to predict different events. Machine learning methods handle it well and help to find out relations in data. The article provides the information about solving classification problem with Parzen window method. The authors of the article hope the readers can be better informed of the problem and how machine learning methods can be used in our world. |
URI: | https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/21399 |
Source: | Language & Science. – 2019. – № 8 |
Appears in Collections: | Language & Science
|
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.