Наиболее часто редактировавшиеся страницы

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Ниже показаны 50 результатов, начиная с № 1051.

Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)

  1. Алгоритм ФОРЭЛ ‎(2 версии)
  2. Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)\Программное обеспечение интеллектуального анализа данных ‎(2 версии)
  3. VisTex ‎(2 версии)
  4. Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2011 ‎(2 версии)
  5. Трансдукция ‎(2 версии)
  6. SOM ‎(2 версии)
  7. Основы искусственного интеллекта и систем, основанных на знаниях (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)/Вопросы ‎(2 версии)
  8. Итоги конкурса предсказания отклика клиентов ОТП Банка ‎(2 версии)
  9. Практикум на ЭВМ (417) ‎(2 версии)
  10. Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2012-2013 уч. года (оссенний семестр) ‎(2 версии)
  11. Глубинное обучение (курс лекций)/2018 ‎(2 версии)
  12. Несмещённость ‎(2 версии)
  13. Признаковое описание ‎(2 версии)
  14. Fundam LLM bioinf ‎(2 версии)
  15. Извлечение информации из изображений (курс лекций, И.Б. Гуревич) ‎(2 версии)
  16. Логическая закономерность ‎(2 версии)
  17. Reality check Уайта ‎(2 версии)
  18. Минимизация эмпирического риска ‎(2 версии)
  19. Группа YАД, весна 2016 ‎(2 версии)
  20. SVD ‎(2 версии)
  21. Как обучаются машины? Научно-популярная статья ‎(2 версии)
  22. Семинар Ветрова ‎(2 версии)
  23. Несмещенная оценка ‎(2 версии)
  24. Закон больших чисел ‎(2 версии)
  25. Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2013-2014 уч. года ‎(2 версии)
  26. Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, 2009) ‎(2 версии)
  27. Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Подготовка статьи к публикации на английском языке ‎(2 версии)
  28. Нестатистические методы анализа данных и классификации (курс лекций, В.В. Рязанов, 2010) ‎(2 версии)
  29. Правило Хэбба ‎(2 версии)
  30. Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020 ‎(2 версии)
  31. Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/3 ‎(2 версии)
  32. МОТП ‎(2 версии)
  33. Доверительные интервалы для параметров регрессии ‎(2 версии)
  34. Математические модели и методы принятия решений (курс лекций, Е.З.Мохонько) ‎(2 версии)
  35. Критерии Жанга ‎(2 версии)
  36. Сообщения по прикадной математике ВЦ РАН (стилевой файл) ‎(2 версии)
  37. Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, 2010) ‎(2 версии)
  38. Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Презентации ‎(2 версии)
  39. Козлов, Валерий Васильевич ‎(2 версии)
  40. Критерий Хартли ‎(2 версии)
  41. Прогнозирование ‎(2 версии)
  42. Jerry Wu Photometric Image Database ‎(2 версии)
  43. Нейронные сети ‎(2 версии)
  44. CBCL Face Data ‎(2 версии)
  45. Вероятность ‎(2 версии)
  46. Научный семинар по специальности (практика, А.И.Эрлих) ‎(2 версии)
  47. Метод Натаниеля Мейкона (N.Macon) поиска исходных приближений для случая почти равных корней ‎(2 версии)
  48. ВЦ РАН ‎(2 версии)
  49. Обобщённая линейная модель ‎(2 версии)
  50. Optimal brain surgery ‎(2 версии)

Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)

Источник — «http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A1%D0%BB%D1%83%D0%B6%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F:Mostrevisions»
Личные инструменты