Дипломная работа на тему: Алгоритм Random Forest: инструмент технологии машинного обучения

План работы:

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические основы машинного обучения 7
1.1. История развития машинного обучения и его основные понятия 7
1.2. Анализ способов и алгоритмов машинного обучения 11
Глава 2. Методические основы реализации алгоритма машинного обучения Random Forest 18
2.1. Сущность понятия «decision tree» в алгоритме Random Forest 18
2.2. Введение в алгоритм Random Forest и его история 20
2.3. Способы реализации алгоритма Random Forest 23
2.4. Описание библиотек языка R, используемых для реализации алгоритма Random Forest 24
Глава 3. Реализация алгоритма Random Forest на данных с сервиса Kaggle при помощи библиотеки «RandomForest» языка R 27
3.1. Интерпретация и подготовка данных с сервиса Kaggle для машинного обучения 27
3.2. Применение алгоритма машинного обучения Random Forest для классификации наборов данных с сервиса Kaggle 31
3.3. Анализ результатов алгоритма машинного обучения Random Forest для классификации наборов данных с сервиса Kaggle 49
Заключение 54
Список использованных источников 56
Приложение 59