Результаты поиска
Материал из MachineLearning.
По запросу «Logistic-curve.png»
Страницы с названием «Logistic-curve.png» не существует.
Для получения более подробной информации о поиске на страницах проекта, см. справочный раздел.
Ниже показаны 20 результатов, начиная с № 1.
Просмотреть (предыдущие 20) (следующие 20) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
Нет совпадений в названиях статей
Совпадения в текстах статей
- Символьная регрессия (14 505 байт)
59: [[Изображение:Symbolic_Regression_Fig1.png|right]]
67: ...Изображение:Symbolic_Regression_Table1.png]]
78: ...Изображение:Symbolic_Regression_Table2.png]] - Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов) (38 231 байт)
- Логистическая регрессия (11 567 байт)
- Логистическая регрессия (пример) (10 578 байт)
81: [[Изображение:demo_logistic_regression.png|500px]] - Логит-анализ (13 329 байт)
9: [[Image:Logistic-curve.png|thumb|320px|right|Figure 1. Логистичес... - Логистическая функция (5834 байта)
13: [[Image:Logistic-curve.png|thumb|320px|right|Логистическая фу...
33: [[Image:dsigmoid.png|200px|right|thumb|Двойная логистич... - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов) (194 042 байта)
- Логистическая регрессия для решения задач классификации (пример) (11 619 байт)
66: [[Изображение:DemoFisherIrisLogReg.png]]
94: [[Изображение:DemoHoiseStabilityLogReg.png|350px]]
95: [[Изображение:MarginsHoiseLogReg.png|350px]]
140: [[Изображение:DemoHardLogReg.png|350px]]
141: [[Изображение:LogRegROCcurve.png|350px]] - Разработка алгоритмов ранговой регрессии для кредитного скоринга (отчет) (10 345 байт)
- Алгоритм AdaBoost (17 896 байт)
- Повышение точности прогнозов на данных Netflix с помощью построения алгоритмических композиций (отчет) (15 722 байта)
- Сравнение алгоритмов классификации для кредитного скоринга (отчет) (40 228 байт)
54: [[Изображение:Tree.png|300px|thumb]]
276: [[Изображение:LALRvsFS.png|900px]]
291: <center>[[Изображение:LogTree.png|1000px]]</center>
380: <center>[[Изображение:German.png|1000px]]</center> - Анализ регрессионных остатков (пример) (20 276 байт)
38: [[Изображение:homo.png|600px]]
42: [[Изображение:hetero1.png|600px]]
46: [[Изображение:hetero2.png|600px]]
75: [[image:hist.png]]
118: [[image:bad.png]] - Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2010 (94 625 байт)
- Группировка категорий и сегментация признаков в логистической регрессии (пример) (16 679 байт)
62: [[Изображение:Last_grouping.png]]
91: [[Изображение:Last_Segmentation.png]] - Статистический отчет при создании моделей (12 567 байт)
89: [[image:statModelAnalisys01.png]]
105: [[image:statModelAnalisys02.png]]
131: [[image:statModelAnalisys04.png]]
147: [[image:statModelAnalisys05.png]] - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Примеры (13 067 байт)
10: [[Изображение:Principal component.png|300px]]
16: [[Изображение:ROC.png|300px]]
22: [[Изображение:Points clusterization.png|300px]]
28: [[Изображение:SVM.png|400px]]
34: [[Изображение:Ssa frc sine.png|300px]] - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, весна 2015 (66 130 байт)
- Пробные задачи (72 324 байта)
57: ...%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5:ModelBreadSw.png тут].
160: ...tps://izbicki.me/img/uploads/2011/10/Sakoe-Chiba1.png "Sakoe-Chiba band"]. Показать, что п... - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2015 (46 363 байта)
Просмотреть (предыдущие 20) (следующие 20) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
