Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/24469
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.author | Пархац, К. Г. | |
dc.coverage.temporal | 27-30 квітня 2017 року | |
dc.coverage.temporal | 27-30 April 2017 | |
dc.date.accessioned | 2018-04-01T21:09:23Z | - |
dc.date.available | 2018-04-01T21:09:23Z | - |
dc.date.created | 2017-04-27 | |
dc.date.issued | 2017-04-27 | |
dc.identifier.citation | 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. | |
dc.identifier.isbn | 978-966-2598-86-5 | |
dc.identifier.uri | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/24469 | - |
dc.description.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. | |
dc.format.extent | 71-73 | |
dc.language.iso | be | |
dc.publisher | Т.Б. Сорока | |
dc.relation.ispartof | Матеріали сьомої науково-практичної конференції FOSS Lviv 2017, 2017 | |
dc.relation.ispartof | Proceedings of Free/Libre and Open-Source Software Lviv-2017, 2017 | |
dc.relation.uri | https://youtu.be/6Ec0AhQ5BaM | |
dc.relation.uri | http://www.infoworld.com/article/2853707/robotics/11-open-source-tools-machine-learning.html | |
dc.relation.uri | http://scikit-learn.org/stable/ | |
dc.title | Выкарыстанне бібліятэкі scikit-learn ў задачы класіфікацыі рухаў трэкбола | |
dc.title.alternative | Використання бібліотеки scikit-learn в завданні класифікації рухів трекбола | |
dc.title.alternative | Using scikit-learn library classification problem of trackball movements | |
dc.type | Conference Abstract | |
dc.coverage.placename | Львів | |
dc.coverage.placename | Lviv | |
dc.format.pages | 3 | |
dc.relation.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 | |
dc.relation.references | 2. Scikit-learn: machine learning in Python. http://scikit-learn.org/stable/ | |
dc.relation.references | 3. Pedregosa F. et al. Scikit-learn: machine learning in Python // Journal of Machine Learning Research, № 12, 2011. – P. 2825–2830. | |
dc.relation.referencesen | 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 | |
dc.relation.referencesen | 2. Scikit-learn: machine learning in Python. http://scikit-learn.org/stable/ | |
dc.relation.referencesen | 3. Pedregosa F. et al. Scikit-learn: machine learning in Python, Journal of Machine Learning Research, No 12, 2011, P. 2825–2830. | |
dc.identifier.citationen | 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]. | |
dc.contributor.affiliation | Брэсцкі дзяржаўны тэхнічны універсітэт, konstantinparhoc@gmail.com | |
dc.citation.journalTitle | Матеріали сьомої науково-практичної конференції FOSS Lviv 2017 | |
dc.citation.spage | 71 | |
dc.citation.epage | 73 | |
dc.citation.conference | Сьома науково-практична конференція FOSS Lviv 2017 | |
Розташовується у зібраннях: | FOSS Lviv 2017 |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
FOSSLviv_2017_Parkhats_K_H-Using_scikit_learn_library_71-73.pdf | 297,96 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити | |
FOSSLviv_2017_Parkhats_K_H-Using_scikit_learn_library_71-73.djvu | 92,61 kB | DjVu | Переглянути/відкрити | |
FOSSLviv_2017_Parkhats_K_H-Using_scikit_learn_library_71-73__COVER.png | 1 MB | image/png | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.