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
м
Текущая версия (14:57, 12 декабря 2020) (править) (отменить)
 
(32 промежуточные версии 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)
* [[Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, 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]]
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_2.pdf‎|Задание 2]]
 +
* [[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]
 +
* [[Media:Aduenko2020Evidence.pdf|Лекция 4: Байесовская линейная регрессия. Обоснованность (evidence).]]
 +
* [[Media:Aduenko2020Evidence2_new.pdf|Лекция 5: Байесовская линейная регрессия (напоминание). Обоснованность (evidence).]]
 +
* [[Media:Bayes_test_2_2020.pdf|Тест 2]]
 +
* [[Media:Aduenko2020EvidenceLogRegression.pdf|Лекция 6: Байесовская линейная и логистическая регрессия и отбор признаков.]]
 +
* [[Media:Aduenko2020EvidenceLogRegressionAndEM_2.pdf|Лекция 7: Байесовская логистическая регрессия и отбор признаков. EM-алгоритм.]]
 +
* [[Media:Aduenko2020EMVariatonalEM.pdf|Лекция 8: EM-алгоритм и вариационный EM-алгоритм.]]
 +
* [[Media:Aduenko2020VariatonalEM_2.pdf|Лекция 9: Вариационный EM-алгоритм.]]
 +
* [[Media:Bayes_theory_3_2020_2.pdf‎|Задание 3]]
 +
* [[Media:Bayes_applied_continued.pdf|Практическое задание 1 (продолжение)]]
 +
* [[Media:Aduenko2020GP_2.pdf|Лекция 10: Гауссовский процессы и эволюция моделей во времени.]]
 +
* [[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_2.pdf‎|Задание 4]]
 +
* [[Media:Aduenko2020HMC_2.pdf|Лекция 13: Гамильтоновы методы Монте-Карло по схеме марковских цепей.]]
 +
* [[Media:Aduenko2020BayesOpt_2.pdf|Лекция 14: Байесовская оптимизация.]]
== Дополнительные материалы ==
== Дополнительные материалы ==

Текущая версия


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