Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м
Строка 132: Строка 132:
}}
}}
}}
}}
-
<!--=== Магистры, 2-й год обучения ===
+
<noinclude>== Архив курсов ==
-
<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ ГОДОВЫЕ КУРСЫ ДЛЯ МАГИСТРОВ 2-ГО ГОДА -->
+
-
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
+
-
'''[[Математические методы классификации (курс лекций, К.В. Рудаков)|Математические методы классификации]]''', [[Рудаков, Константин Владимирович|К.В. Рудаков]]
+
-
|Описание =
+
-
}}
+
-
<!-- КОНЕЦ ПЕРЕЧИСЛЕНИЯ ГОДОВЫХ КУРСОВ ДЛЯ МАГИСТРОВ 2-ГО ГОДА -->
+
-
{{#ifeq: {{{Семестр}}} | Весна
+
-
|
+
-
|<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ КУРСЫ ДЛЯ МАГИСТРОВ 2-ГО ГОДА В ОСЕННЕМ СЕМЕСТРЕ -->
+
-
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
+
-
'''Неклассические математические модели обработки данных''', [[Участник:AIM|А.И. Майсурадзе]]
+
-
|Описание =
+
-
}}
+
-
}}
+
-
{{#ifeq: {{{Семестр}}} | Осень
+
-
|
+
-
|<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ КУРСЫ ДЛЯ МАГИСТРОВ 2-ГО ГОДА В ВЕСЕННЕМ СЕМЕСТРЕ -->
+
-
}}<noinclude>== Архив курсов ==
+
* '''[[МОТП|Математические основы теории прогнозирования]]''', [[Участник:Сенько Олег|О.В. Сенько]]
* '''[[МОТП|Математические основы теории прогнозирования]]''', [[Участник:Сенько Олег|О.В. Сенько]]
* '''[[Прикладные системы распознавания и прогнозирования (курс лекций)|Прикладные системы распознавания и прогнозирования]]''', [[Рудаков, Константин Владимирович|К.В. Рудаков]] и др.
* '''[[Прикладные системы распознавания и прогнозирования (курс лекций)|Прикладные системы распознавания и прогнозирования]]''', [[Рудаков, Константин Владимирович|К.В. Рудаков]] и др.

Версия 16:19, 16 июля 2015

 
   
Кафедральные курсы
Спецкурсы/спецсеминары
Новости
Расписание
Учебный план
Персональный состав
Материалы
Диссертации/дипломные работы
Просеминар
  Тел. +7-495-939-4202
e-mail: Изображение:MMP_email.jpg
Ученый секретарь: Д.А. Кропотов
Все контакты

Содержание

Третий курс

Четвёртый курс

  • Прикладной статистический анализ данных, Е. Рябенко
    Обзорный курс, охватывающий дисперсионный, корреляционный, регрессионный анализ, анализ временных рядов и прогнозирование, анализ выживаемости, анализ панельных данных, выборочный анализ. Цели курса — связать математическую статистику с практическими приложениями в различных предметных областях, научить студентов правильно применять методы прикладной статистики.

Магистры, 1-й год обучения

Архив курсов

Источник — «http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%28%D0%BA%D0%B0%D1%84%D0%B5%D0%B4%D1%80%D0%B0_%D0%92%D0%9C%D0%B8%D0%9A_%D0%9C%D0%93%D0%A3%29/%D0%9A%D0%B0%D1%84%D0%B5%D0%B4%D1%80%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81%D1%8B»
Личные инструменты