Байесовский выбор моделей II (теория и практика, А.А. Адуенко, К.Д. Яковлев, В.В. Стрижов)/Группа 274, весна 2026
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
| Строка 22: | Строка 22: | ||
* [[Media:Aduenko_baum_welch_illustration_2026.zip|Лекция 7: Практика по алгоритму Баума-Велча.]] | * [[Media:Aduenko_baum_welch_illustration_2026.zip|Лекция 7: Практика по алгоритму Баума-Велча.]] | ||
* [[Media:Aduenko2026Graphical_models_graphcut.pdf|Лекция 8: Алгоритмы поиска минимального разреза в графах для вывода в графических моделях.]] | * [[Media:Aduenko2026Graphical_models_graphcut.pdf|Лекция 8: Алгоритмы поиска минимального разреза в графах для вывода в графических моделях.]] | ||
| + | * [[Media:Bayes_practical_task1_2026.pdf|Практическое задание 1.]] | ||
Текущая версия
Байесовский выбор моделей
Преподаватель: Александр Александрович Адуенко (aduenko1 at gmail.com)
Ассистент: Константин Дмитриевич Яковлев (iakovlev.kd at phystech.edu)
- Первая часть курса, прочитанная осенью 2025 года
- Короткий адрес страницы https://bit.ly/4aOPGEv
- Лекция 1 (Воспоминание): ЕМ-алгоритм.
- Лекция 1 (Воспоминание): Практика по EM-алгоритму.
- Лекция 2 (Воспоминание): Вариационный ЕМ-алгоритм.
- Лекция 2 (Воспоминание): Практика по вариационному EM-алгоритму.
- Лекция 3: Графические модели. Условная независимость переменных.
- Лекция 4: Ориентированные и неориентированные графические модели и связь между ними.
- Соревнование 1.
- Данные для соревнования 1.
- Лекция 5: Факторные графы и точный вывод в ациклических графических моделях.
- Лекция 6: Алгоритм Max-Sum и скрытые марковские модели.
- Лекция 7: Алгоритм Баума-Велча для оценки параметров скрытых марковских моделей.
- Лекция 7: Практика по алгоритму Баума-Велча.
- Лекция 8: Алгоритмы поиска минимального разреза в графах для вывода в графических моделях.
- Практическое задание 1.
