Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2019

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(12 промежуточных версий не показаны.)
Строка 10: Строка 10:
* [[Media:Bayes_theory_1_2019.pdf‎|Задание 1]]
* [[Media:Bayes_theory_1_2019.pdf‎|Задание 1]]
* [[Media:Aduenko2019Introduction2.pdf|Лекция 2: Введение. Экспоненциальное семейство распределений.]]
* [[Media:Aduenko2019Introduction2.pdf|Лекция 2: Введение. Экспоненциальное семейство распределений.]]
 +
* [[Media:Aduenko2019Evidence.pdf|Лекция 3: Байесовская линейная регрессия. Обоснованность (evidence).]]
 +
* [[Media:Bayes_test_1_2019.pdf|Тест 1.]]
 +
* [[Media:Bayes_applied_1_2019.pdf|Практическое задание 1.]]
 +
* [https://www.dropbox.com/sh/v5r6vz51hzca7iy/AAByUjA3X5P2RzKEgf7RWdIKa?dl=0 Данные для практического задания 1]
 +
* [[Media:Aduenko2019Evidence2.pdf|Лекция 4: Байесовская линейная регрессия (напоминание). Обоснованность (evidence).]]
 +
* [[Media:Aduenko2019EvidenceLogRegression.pdf|Лекция 5: Байесовская логистическая регрессия и отбор признаков.]]
 +
* [[Media:Bayes_theory_2_2019_new.pdf‎|Задание 2]]
 +
* [[Media:Bayes_test_2_2019.pdf|Тест 2]]
 +
* [[Media:Aduenko2019EM.pdf|Лекция 6: EM-алгоритм для максимизации обоснованности.]]
== Дополнительные материалы ==
== Дополнительные материалы ==

Версия 11:45, 9 октября 2019


Байесовский выбор моделей Курс лекций, преподаватель Александр Александрович Адуенко (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