Link lub cytat. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/24469

Tytuł: Выкарыстанне бібліятэкі scikit-learn ў задачы класіфікацыі рухаў трэкбола
Inne tytuły: Використання бібліотеки scikit-learn в завданні класифікації рухів трекбола
Using scikit-learn library classification problem of trackball movements
Authors: Пархац, К. Г.
Akcesoria: Брэсцкі дзяржаўны тэхнічны універсітэт, konstantinparhoc@gmail.com
Cytat: Пархац К. Г. Выкарыстанне бібліятэкі scikit-learn ў задачы класіфікацыі рухаў трэкбола / Пархац К. Г. // FOSS Lviv 2017, 27-30 квітня 2017 року. — Львів : Т.Б. Сорока, 2017. — С. 71–73.
Bibliographic description: Parkhats K. H. (2017) Vykorystannia biblioteky scikit-learn v zavdanni klasyfikatsii rukhiv trekbola. FOSS Lviv 2017 (Lviv, 27-30 April 2017), pp. 71-73 [in Belarusian].
Część publikacji: Матеріали сьомої науково-практичної конференції FOSS Lviv 2017, 2017
Proceedings of Free/Libre and Open-Source Software Lviv-2017, 2017
Konferencja/wydarzenie: Сьома науково-практична конференція FOSS Lviv 2017
Journal/kolekcja: Матеріали сьомої науково-практичної конференції FOSS Lviv 2017
Data wydania: 27-kwi-2017
Date of entry: 1-kwi-2018
Wydawca: Т.Б. Сорока
Place edycja: Львів
Lviv
Zakresu czasowego: 27-30 квітня 2017 року
27-30 April 2017
Strony: 3
Zakres stron: 71-73
Główna strona: 71
Strona końcowa: 73
Abstract: A scikit-learn machine learning library is discussed in conjunction with its usage in the task of a trackball-specific gesture recognition. Specific of the library and its place in the row of open source machine learning tools is covered. Details of the trackball movement recognition solved with use of the support vector machines approach are presented as far as keynotes for the chosen method.
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/24469
ISBN: 978-966-2598-86-5
Związane URL literatura: https://youtu.be/6Ec0AhQ5BaM
http://www.infoworld.com/article/2853707/robotics/11-open-source-tools-machine-learning.html
http://scikit-learn.org/stable/
Wykaz piśmiennictwa: 1. Yegulalp S. 11 open source tools to make the most of machine learning // InfoWorld, Dec 4, 2014. http://www.infoworld.com/article/2853707/robotics/11-open-source-tools-machine-learning.html
2. Scikit-learn: machine learning in Python. http://scikit-learn.org/stable/
3. Pedregosa F. et al. Scikit-learn: machine learning in Python // Journal of Machine Learning Research, № 12, 2011. – P. 2825–2830.
References: 1. Yegulalp S. 11 open source tools to make the most of machine learning, InfoWorld, Dec 4, 2014. http://www.infoworld.com/article/2853707/robotics/11-open-source-tools-machine-learning.html
2. Scikit-learn: machine learning in Python. http://scikit-learn.org/stable/
3. Pedregosa F. et al. Scikit-learn: machine learning in Python, Journal of Machine Learning Research, No 12, 2011, P. 2825–2830.
Typ zawartości: Conference Abstract
Występuje w kolekcjach:FOSS Lviv 2017



Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi