Статьи с наименьшим количеством изменений
Материал из MachineLearning.
Ниже показаны 50 результатов, начиная с № 1.
Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
- SVD (2 версии)
- Московский физико-технический институт (государственный университет) (2 версии)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2010 (2 версии)
- Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы (2 версии)
- Критерий Хартли (2 версии)
- Гипотеза сдвига (2 версии)
- Эффективность ПК для поступления в МГУ (2 версии)
- Группа YАД, весна 2016 (2 версии)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, 2010) (2 версии)
- Функция Логит (2 версии)
- Бэггинг (2 версии)
- Критерий Клотца (2 версии)
- Признаковое описание (2 версии)
- Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2011 (2 версии)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2013 (2 версии)
- Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/до 2017, ВМК (2 версии)
- Состоятельность (2 версии)
- Математические модели и методы управления сложных систем (курс лекций, В.И.Цурков) (2 версии)
- Решение переопределённой СЛАУ (2 версии)
- Методы машинного обучения (А. И. Майсурадзе) (2 версии)
- Доверительные интервалы для параметров регрессии (2 версии)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2011-2012 уч. года (осенний семестр) (2 версии)
- Интеллектуализация обработки информации (2 версии)
- Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2018 (2 версии)
- Основы искусственного интеллекта и систем, основанных на знаниях (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)/Вопросы (2 версии)
- Глубинное обучение (курс лекций)/2016 (2 версии)
- Методы машинного обучения и поиск достоверных закономерностей в данных (курс лекций, О.В. Сенько) (2 версии)
- Jerry Wu Photometric Image Database (2 версии)
- Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Стажировки (2 версии)
- Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень/Лабораторная работа 2 (2 версии)
- Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К.В.Воронцов)/2010 (2 версии)
- Критерий Ван дер Вардена (2 версии)
- Модель Брауна (2 версии)
- Метод парзеновского окна (пример) (2 версии)
- Optimal brain surgery (2 версии)
- Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов (2 версии)
- Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2018 (2 версии)
- Критерий асимметрии и эксцесса (2 версии)
- Глубинное обучение (курс лекций)/2017 (2 версии)
- Практикум на ЭВМ (417) (2 версии)
- CBCL Face Data (2 версии)
- ВМК МГУ (2 версии)
- Прогнозирование (2 версии)
- Сложение большого множества чисел, существенно отличающихся по величине (2 версии)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2012-2013 уч. года (осенний семестр) (2 версии)
- International Conference on Data Mining (конференция) (2 версии)
- Теория Вапника-Червоненкиса (2 версии)
- Минимизация эмпирического риска (2 версии)
- Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2020 (2 версии)
- Учебная литература по анализу данных и машинному обучению (рекомендации) (2 версии)
Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)