Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020

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 2019 года
• Короткий адрес страницы https://bit.ly/3boXmOs
• Лекция 1: Введение
• Задание 1
• Лекция 2: Введение: множественное тестирование гипотез.
• Лекция 3: Введение: наивный байесовский классификатор. Экспоненциальное семейство распределений.

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