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
(Новая: {{Main|Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)}} __NOTOC__ '''Байесовский выбор модел...)
(9 промежуточных версий не показаны.)
Строка 3: Строка 3:
'''Байесовский выбор моделей'''
'''Байесовский выбор моделей'''
-
Курс лекций, преподаватель Александр Александрович Адуенко (aduenko1 at gmail.com)
+
Курс лекций, преподаватель Александр Александрович Адуенко (aduenko at phystech.edu; aduenko1 at gmail.com)
-
* [[Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2019|Курс, прочитанный осенью '''2019''' года]]
+
* [[Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2019|Курс, прочитанный осенью '''2019''' года]]
-
* Короткий адрес страницы [https://bit.ly/3bqECyb https://bit.ly/3bqECyb]
+
* Короткий адрес страницы [https://bit.ly/3boXmOs https://bit.ly/3boXmOs]
* [[Media:Aduenko2020Introduction.pdf|Лекция 1: Введение]]
* [[Media:Aduenko2020Introduction.pdf|Лекция 1: Введение]]
 +
* [[Media:Bayes_theory_1_2020.pdf‎|Задание 1]]
 +
* [[Media:Aduenko2020Introduction2.pdf|Лекция 2: Введение: множественное тестирование гипотез.]]
 +
* [[Media:Aduenko2020Introduction3.pdf|Лекция 3: Введение: наивный байесовский классификатор. Экспоненциальное семейство распределений.]]
 +
* [[Media:Bayes_test_1_2020.pdf|Тест 1]]
 +
* [[Media:Bayes_theory_2_2020.pdf‎|Задание 2]]
== Дополнительные материалы ==
== Дополнительные материалы ==

Версия 03:52, 17 сентября 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