Репозитарій КНУ
  • Yкраї́нська
  • English
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
Репозитарій КНУ
  • Фонди & Зібрання
  • Статистика
  • Yкраї́нська
  • English
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
  1. Головна
 
  • Деталі
Параметри

Розробка Python-пакету для навчання моделей з використанням методу SVM та субградієнтного підходу

Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2022
Автор(и) :
Пащенко Дмитро
Мова основного тексту :
eKNUTSHIR URL :
https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/3222
Цитування :
Пащенко Д. Розробка Python-пакету для навчання моделей з використанням методу SVM та субградієнтного підходу : кваліфікаційна робота … бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Пащенко Дмитро. – Київ, 2022. – 30 с.
Розроблено Python-пакет для розв’язання задачі класифікації методом опорних векторів (SVM) з використанням субградієнтного підходу. Реалізована інтеграція з scikit-learn, що дозволяє виконувати мультикласову класифікацію на базі бінарної, використовувати оцінювач як елемент scikit-learn pipeline тощо. Проведено тестування створеного пакету на базі методу sklearn.utils.estimator_checks.check_estimator(). Досліджено аналогічні інструменти в scikit-learn та знайдено умови доречності використання саме нашого описаного в роботі пакету. Проведено порівняльний аналіз різних функцій втрат. Обґрунтовано доцільність використання hinge loss та субградієнтного підходу. Продемонстровано можливості ядрового методу опорних векторів на основі субградієнтного методу.
Галузі знань та спеціальності :
Тип зібрання :
Publication
Файл(и) :
Вантажиться...
Ескіз
Формат

Adobe PDF

Розмір :

950.56 KB

Контрольна сума:

(MD5):12fe3e9dc23dc53c057f7d057bef533c

Ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons CC BY-NC

Налаштування куків Політика приватності Угода користувача Надіслати відгук

Побудовано за допомогою Програмне забезпечення DSpace-CRIS - Розширення підтримується та оптимізується 4Наука

м. Київ, вул. Володимирська, 58, к. 42

(044) 239-33-30

ir.library@knu.ua