Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м
(Дьяконов -> Осокин)
Строка 40: Строка 40:
<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ ГОДОВЫЕ КУРСЫ ДЛЯ 3-ГО КУРСА -->
<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ ГОДОВЫЕ КУРСЫ ДЛЯ 3-ГО КУРСА -->
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
-
'''[[Практикум на ЭВМ (317)]]''', [[Участник:Dj|А.Г.Дьяконов]]
+
'''Практикум на ЭВМ''', [[Участник:Anton|А.А. Осокин]]
|Описание =
|Описание =
}}
}}
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
-
'''[[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)|Математические методы распознавания образов]]''', [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]]
+
'''[[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)|Математические методы распознавания образов]]''', [[Участник:Vokov|К.В. Воронцов]]
|Описание =
|Описание =
Изучаются методы классификации, регрессии, понижения размерности, кластеризации, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. На материал данного курса опираются последующие кафедральные курсы.
Изучаются методы классификации, регрессии, понижения размерности, кластеризации, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. На материал данного курса опираются последующие кафедральные курсы.
Строка 56: Строка 56:
|<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ КУРСЫ ДЛЯ 3-ГО КУРСА В ВЕСЕННЕМ СЕМЕСТРЕ -->
|<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ КУРСЫ ДЛЯ 3-ГО КУРСА В ВЕСЕННЕМ СЕМЕСТРЕ -->
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
-
'''[[Алгоритмы, модели, алгебры]]''', [[Участник:Dj|А.Г.Дьяконов]]
+
'''[[Алгоритмы, модели, алгебры]]''', [[Участник:Dj|А.Г. Дьяконов]]
|Описание =
|Описание =
}}
}}
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
-
'''[[Прикладная алгебра (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)|Прикладная алгебра (часть 1)]]''', [[Участник:Dj|А.Г.Дьяконов]]
+
'''[[Прикладная алгебра (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)|Прикладная алгебра (часть 1)]]''', [[Участник:Dj|А.Г. Дьяконов]]
|Описание =
|Описание =
}}
}}
Строка 67: Строка 67:
<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ ГОДОВЫЕ КУРСЫ ДЛЯ 4-ГО КУРСА -->
<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ ГОДОВЫЕ КУРСЫ ДЛЯ 4-ГО КУРСА -->
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
-
'''Практикум''', [[Участник:AIM|А.И.Майсурадзе]]
+
'''Практикум на ЭВМ''', [[Участник:AIM|А.И.Майсурадзе]]
|Описание =
|Описание =
}}
}}
Строка 79: Строка 79:
|<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ КУРСЫ ДЛЯ 4-ГО КУРСА В ОСЕННЕМ СЕМЕСТРЕ -->
|<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ КУРСЫ ДЛЯ 4-ГО КУРСА В ОСЕННЕМ СЕМЕСТРЕ -->
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
-
'''[[Прикладная алгебра (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)#ПРИКЛАДНАЯ АЛГЕБРА (часть 3)|Прикладная алгебра (часть 3)]]''', [[Участник:Sgur|С.И.Гуров]]
+
'''[[Прикладная алгебра (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)#ПРИКЛАДНАЯ АЛГЕБРА (часть 3)|Прикладная алгебра (часть 3)]]''', [[Участник:Sgur|С.И. Гуров]]
|Описание =
|Описание =
}}
}}
Строка 110: Строка 110:
|<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ КУРСЫ ДЛЯ 5-ГО КУРСА В ОСЕННЕМ СЕМЕСТРЕ -->
|<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ КУРСЫ ДЛЯ 5-ГО КУРСА В ОСЕННЕМ СЕМЕСТРЕ -->
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
-
'''[[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)|Прикладной статистический анализ данных]]''', [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]]
+
'''[[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)|Прикладной статистический анализ данных]]''', [[Участник:Vokov|К.В. Воронцов]]
|Описание =
|Описание =
Обзорный курс, охватывающий дисперсионный, корреляционный, регрессионный анализ, анализ временных рядов и прогнозирование, анализ выживаемости, анализ панельных данных, выборочный анализ. Цели курса — связать математическую статистику с практическими приложениями в различных предметных областях, научить студентов правильно применять методы прикладной статистики.
Обзорный курс, охватывающий дисперсионный, корреляционный, регрессионный анализ, анализ временных рядов и прогнозирование, анализ выживаемости, анализ панельных данных, выборочный анализ. Цели курса — связать математическую статистику с практическими приложениями в различных предметных областях, научить студентов правильно применять методы прикладной статистики.
Строка 121: Строка 121:
* '''[[Прикладные системы распознавания и прогнозирования (курс лекций)|Прикладные системы распознавания и прогнозирования]]''', [[Рудаков, Константин Владимирович|К.В. Рудаков]] и др.
* '''[[Прикладные системы распознавания и прогнозирования (курс лекций)|Прикладные системы распознавания и прогнозирования]]''', [[Рудаков, Константин Владимирович|К.В. Рудаков]] и др.
* '''[[Математические методы прогнозирования (курс лекций, А.М. Шурыгин)|Математические методы прогнозирования]]''', [[Участник:A.shurygin|А.М. Шурыгин]]
* '''[[Математические методы прогнозирования (курс лекций, А.М. Шурыгин)|Математические методы прогнозирования]]''', [[Участник:A.shurygin|А.М. Шурыгин]]
 +
* '''[[Практикум на ЭВМ (317)]]''', [[Участник:Dj|А.Г. Дьяконов]]
</noinclude>
</noinclude>
<includeonly>'''[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы|Все кафедральные курсы]]</includeonly>
<includeonly>'''[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы|Все кафедральные курсы]]</includeonly>

Версия 12:57, 28 августа 2012

 
   
Кафедральные курсы
Спецкурсы/спецсеминары
Новости
Расписание
Учебный план
Персональный состав
Материалы
Дипломные работы
Просеминар
  Тел. +7-495-939-4202
e-mail: Изображение:MMP_email.jpg
Ученый секретарь: Д.П. Ветров
Все контакты

Содержание

Третий курс

Четвёртый курс

  • Математические основы теории прогнозирования, О.В. Сенько
    Обзорный курс для студентов 3-го потока ВМК МГУ по основным математическим методам решения задач машинного обучения. Задачей курса также является ознакомление с основными математическими теориями, которые используются при построении алгоритмов распознавания, такими как алгебра, математическая статистика, методы оптимизации, дискретная математика и др.

Пятый курс

  • Прикладной статистический анализ данных, К.В. Воронцов
    Обзорный курс, охватывающий дисперсионный, корреляционный, регрессионный анализ, анализ временных рядов и прогнозирование, анализ выживаемости, анализ панельных данных, выборочный анализ. Цели курса — связать математическую статистику с практическими приложениями в различных предметных областях, научить студентов правильно применять методы прикладной статистики.

Архив курсов


Личные инструменты