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

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 12: Строка 12:
* [[Media:Aduenko2020Introduction3.pdf|Лекция 3: Введение: наивный байесовский классификатор. Экспоненциальное семейство распределений.]]
* [[Media:Aduenko2020Introduction3.pdf|Лекция 3: Введение: наивный байесовский классификатор. Экспоненциальное семейство распределений.]]
* [[Media:Bayes_test_1_2020.pdf|Тест 1]]
* [[Media:Bayes_test_1_2020.pdf|Тест 1]]
-
* [[Media:Bayes_theory_2_2020.pdf‎|Задание 2]]
+
* [[Media:Bayes_theory_2_2020_2.pdf‎|Задание 2]]
-
* [[Media:Bayes_applied_1_2020.pdf|Практическое задание 1]]
+
* [[Media:Bayes_applied_1_2020_2.pdf|Практическое задание 1]]
* [https://www.dropbox.com/s/ma4uoun0yjfmzd8/task1_data.zip?dl=0 Данные для практического задания 1]
* [https://www.dropbox.com/s/ma4uoun0yjfmzd8/task1_data.zip?dl=0 Данные для практического задания 1]
* [[Media:Aduenko2020Evidence.pdf|Лекция 4: Байесовская линейная регрессия. Обоснованность (evidence).]]
* [[Media:Aduenko2020Evidence.pdf|Лекция 4: Байесовская линейная регрессия. Обоснованность (evidence).]]

Версия 02:26, 10 октября 2020


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

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
Личные инструменты