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
(2 промежуточные версии не показаны)
Строка 26: Строка 26:
* [[Media:Aduenko2020GP_2.pdf|Лекция 10: Гауссовский процессы и эволюция моделей во времени.]]
* [[Media:Aduenko2020GP_2.pdf|Лекция 10: Гауссовский процессы и эволюция моделей во времени.]]
* [[Media:Aduenko2020MultimodelSelection.pdf|Лекция 11: Построение адекватных мультимоделей.]]
* [[Media:Aduenko2020MultimodelSelection.pdf|Лекция 11: Построение адекватных мультимоделей.]]
 +
* [[Media:Aduenko2020MCMC_2.pdf|Лекция 12: Методы Монте-Карло по схеме марковских цепей.]]
 +
* [[Media:Bayes_theory_4_2020.pdf‎|Задание 4]]
== Дополнительные материалы ==
== Дополнительные материалы ==

Версия 16:23, 26 ноября 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