Основы статистической теории распознавания образов и машинного обучения

Первый автор	Мясников В. В.
Авторы	Самарский нац. исслед. ун-т им. акад. С.П. Королева (Самар. ун-т)
Издательство	Изд-во Самарского университета
Страниц	124

ID	909798
Аннотация	Издание представляет собой сборник указаний к лабораторным работам по статистической теории распознавания образов, для каждой из которых приводятся описание теоретических основ, задание и список контрольных вопросов. Разделы теоретических основ содержат описания наиболее распространенных методов и алгоритмов статистической теории распознавания образов: методов оптимальной классификации (классификатор Байеса, минимаксный классификатор и классификатор Неймана-Пирсона), методов построения и настройки линейных классификаторов и классификаторов, основанных на оценивании плотностей вероятностей, а также методов автоматической классификации – кластеризации и таксономии.
Кем рекомендовано	Редакционно-издательским советом федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Самарский национальный исследовательский университет имени академика С. П. Королева» в качестве практикума для обучающихся по основной образовательной программе высшего образования по направлению подготовки 10.05.03 Информационная безопасность автоматизированных систем
Кому рекомендовано	Настоящий практикум предназначен для обучающихся факультета информатики по направлениям 01.03.02 Прикладная математика и информатика и 10.05.03 Информационная безопасность автоматизированных систем.
ISBN	978-5-7883-1932-2
УДК	004.93(075)
ББК	16.633я7

Мясников, В.В. Основы статистической теории распознавания образов и машинного обучения : практикум / Самарский нац. исслед. ун-т им. акад. С.П. Королева (Самар. ун-т); В.В. Мясников .— Самара : Изд-во Самарского университета, 2023 .— 124 с. : ил. — ISBN 978-5-7883-1932-2 .— URL: https://rucont.ru/efd/909798 (дата обращения: 04.04.2025)