Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2022
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
Строка 9: | Строка 9: | ||
* [[Media:Aduenko2022Introduction_2.pdf|Лекция 1: Введение]] | * [[Media:Aduenko2022Introduction_2.pdf|Лекция 1: Введение]] | ||
* [[Media:Aduenko2022Introduction2_2.pdf|Лекция 2: Введение: наивный байесовский классификатор. Экспоненциальное семейство распределений.]] | * [[Media:Aduenko2022Introduction2_2.pdf|Лекция 2: Введение: наивный байесовский классификатор. Экспоненциальное семейство распределений.]] | ||
+ | * [[Media:Bayes_theory_1_2022.pdf|Задание 1]] | ||
Версия 03:18, 19 сентября 2022
Байесовский выбор моделей
Курс лекций, преподаватель Александр Александрович Адуенко (aduenko1 at gmail.com)
- Курс, прочитанный осенью 2021 года
- Короткий адрес страницы https://bit.ly/3DitwLA
- Лекция 1: Введение
- Лекция 2: Введение: наивный байесовский классификатор. Экспоненциальное семейство распределений.
- Задание 1
Дополнительные материалы
- См. последний слайд каждой лекции со списком литературы.
- David MacKay, 2005, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms
- Christopher Bishop, 2006, Pattern Recognition and Machine Learning
- David Barber, 2014, Bayesian Reasoning and Machine Learning
- Daphne Koller and Nir Friedman, 2009, Probabilistic Graphical Models
- Kevin P. Murphy, 2012, Machine Learning: a Probabilistic Perspective