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
(Дополнительные материалы)
Строка 16: Строка 16:
# Daphne Koller and Nir Friedman, 2009, Probabilistic Graphical Models
# Daphne Koller and Nir Friedman, 2009, Probabilistic Graphical Models
# [https://doc.lagout.org/science/Artificial%20Intelligence/Machine%20learning/Machine%20Learning_%20A%20Probabilistic%20Perspective%20%5BMurphy%202012-08-24%5D.pdf Kevin P. Murphy, 2012, Machine Learning: a Probabilistic Perspective]
# [https://doc.lagout.org/science/Artificial%20Intelligence/Machine%20learning/Machine%20Learning_%20A%20Probabilistic%20Perspective%20%5BMurphy%202012-08-24%5D.pdf Kevin P. Murphy, 2012, Machine Learning: a Probabilistic Perspective]
 +
 +
* [[Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2018|Курс, прочитанный осенью 2018 года]]

Версия 10:45, 9 сентября 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