Алгоритмы и программы восстановления зависимостей » MIRLIB.RU - ТВОЯ БИБЛИОТЕКА
Регистрация
Learning Modern C++ for Finance: Foundations for Quantitative Programming (Final Release) Learning Modern C++ for Finance: Foundations for Quantitative Programming (Final Release) Adobe Elements For Beginners - 20th Edition 2024 Adobe Elements For Beginners - 20th Edition 2024 «Пізнаємо світ разом»: Тварини і рослини «Пізнаємо світ разом»: Тварини і рослини Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming, 6th Edition (Early Release) Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming, 6th Edition (Early Release) Git: контроль версий, 3-е издание Git: контроль версий, 3-е издание Общая химия в задачах и тестах Общая химия в задачах и тестах Python for AI: Applying Machine Learning in Everyday Projects Python for AI: Applying Machine Learning in Everyday Projects Machine Learning in Multimedia: Unlocking the Power of Visual and Auditory Intelligence Machine Learning in Multimedia: Unlocking the Power of Visual and Auditory Intelligence Основы высшей математики (1994) Основы высшей математики (1994) Артиллерийское вооружение: учебник : в 3 частях. Ч. 1. Минометы Артиллерийское вооружение: учебник : в 3 частях. Ч. 1. Минометы Анимация кадр за кадром Анимация кадр за кадром Краткий словарь когнитивных терминов Краткий словарь когнитивных терминов Морские узлы в обиходе Морские узлы в обиходе Building User-Friendly DSLs (Final) Building User-Friendly DSLs (Final) Beginning ChatGPT for Python: Build Intelligent Applications with OpenAI API Beginning ChatGPT for Python: Build Intelligent Applications with OpenAI API Перші кроки до школи Перші кроки до школи
Learning Modern C++ for Finance: Foundations for Quantitative Programming (Final Release) Learning Modern C++ for Finance: Foundations for Quantitative Programming (Final Release) Adobe Elements For Beginners - 20th Edition 2024 Adobe Elements For Beginners - 20th Edition 2024 «Пізнаємо світ разом»: Тварини і рослини «Пізнаємо світ разом»: Тварини і рослини Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming, 6th Edition (Early Release) Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming, 6th Edition (Early Release) Git: контроль версий, 3-е издание Git: контроль версий, 3-е издание Общая химия в задачах и тестах Общая химия в задачах и тестах Python for AI: Applying Machine Learning in Everyday Projects Python for AI: Applying Machine Learning in Everyday Projects Machine Learning in Multimedia: Unlocking the Power of Visual and Auditory Intelligence Machine Learning in Multimedia: Unlocking the Power of Visual and Auditory Intelligence Основы высшей математики (1994) Основы высшей математики (1994) Артиллерийское вооружение: учебник : в 3 частях. Ч. 1. Минометы Артиллерийское вооружение: учебник : в 3 частях. Ч. 1. Минометы Анимация кадр за кадром Анимация кадр за кадром Краткий словарь когнитивных терминов Краткий словарь когнитивных терминов Морские узлы в обиходе Морские узлы в обиходе Building User-Friendly DSLs (Final) Building User-Friendly DSLs (Final) Beginning ChatGPT for Python: Build Intelligent Applications with OpenAI API Beginning ChatGPT for Python: Build Intelligent Applications with OpenAI API Перші кроки до школи Перші кроки до школи
Категория: КНИГИ » УЧЕБНАЯ ЛИТЕРАТУРА
Алгоритмы и программы восстановления зависимостей
Добавил: umkaS / 23-10-2023, 14:29 /
Название: Алгоритмы и программы восстановления зависимостей
Автор: Вапник В.Н. (ред.)
Издательство: М.: Наука
Год: 1984
Cтраниц: 816
Формат: djvu
Размер: 22 мб
Язык: русский

Книга представляет собой практическое руководство, посвященное вопросам восстановления зависимостей по выборкам ограниченного объема. После изложения теоретических основ и описания алгоритмов приведены библиотеки программ распознавания образов, восстановления многомерной регрессии, решения некорректных задач интерпретации измерений, составленные на языке Фортран IV и ориентированные на машины серии ЕС.
Алгоритмы созданы в соответствии с общим принципом структурной минимизации среднего риска, суть которого заключается в оптимальном соотнесении сложности приближающей функции с объемом эмпирических данных. Книга предназначена для специалистов, занятых применением статистических методов в экономике, медицине, геологии, технике, научных исследованиях.

Скачать Вапник В.Н. (ред.) - Алгоритмы и программы восстановления зависимостей


ОТСУТСТВУЕТ ССЫЛКА/ НЕ РАБОЧАЯ ССЫЛКА ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ПИШИМ СЮДА!





[related-news]

Похожие публикации

    {related-news}
[/related-news]
Комментарии 0
Комментариев пока нет. Стань первым!