Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2019

Материал из MachineLearning.

Основная статья: Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)

Байесовский выбор моделей Курс лекций, преподаватель Александр Александрович Адуенко (aduenko1 at gmail.com)

• Курс, прочитанный осенью 2018 года
• Короткий адрес страницы http://bit.ly/2lD8lhs
• Лекция 1: Введение
• Задание 1
• Лекция 2: Введение. Экспоненциальное семейство распределений.
• Лекция 3: Байесовская линейная регрессия. Обоснованность (evidence).
• Тест 1.

Дополнительные материалы

1. См. последний слайд каждой лекции со списком литературы.
2. David MacKay, 2005, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms
3. Christopher Bishop, 2006, Pattern Recognition and Machine Learning
4. David Barber, 2014, Bayesian Reasoning and Machine Learning
5. Daphne Koller and Nir Friedman, 2009, Probabilistic Graphical Models
6. Kevin P. Murphy, 2012, Machine Learning: a Probabilistic Perspective