Результаты поиска
Материал из MachineLearning.
По запросу «Logistic-curve.svg»
Страницы с названием «Logistic-curve.svg» 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)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов) (38 231 байт)
- Логистическая регрессия (11 567 байт)
- Логистическая регрессия (пример) (10 578 байт)
- Логит-анализ (13 329 байт)
9: [[Image:Logistic-curve.png|thumb|320px|right|Figure 1. Логистич... - Логистическая функция (5834 байта)
13: [[Image:Logistic-curve.png|thumb|320px|right|Логистическая ... - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов) (194 042 байта)
1251: ...айт] и [http://www.ctan.org/tex-archive/info/svg-inkscape пример использования] - Логистическая регрессия для решения задач классификации (пример) (11 619 байт)
- 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)
- Анализ регрессионных остатков (пример) (20 276 байт)
- Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2010 (94 625 байт)
- Группировка категорий и сегментация признаков в логистической регрессии (пример) (16 679 байт)
- Статистический отчет при создании моделей (12 567 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Примеры (13 067 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, весна 2015 (66 130 байт)
- Пробные задачи (72 324 байта)
- 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)