Все статьи

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск
Все страницы | Предыдущая страница (AAAI CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

КриптографияКриптография и машинное обучениеКритерии Жанга
Критерии нормальностиКритерии однородностиКритерии согласия
Критерий KPSSКритерий Аббе-ЛинникаКритерий Акаике
Критерий Андерсона-ДарлингаКритерий Ансари—БредлиКритерий Бартелса
Критерий БартлеттаКритерий Бройша-Пагана
Критерий Вальда-ВольфовицаКритерий Ван дер Вардена
Критерий ВатсонаКритерий ГеханаКритерий Давидсона-Маккиннона
Критерий ДжонкхиераКритерий Диболда-Мариано
Критерий Зигеля-ТьюкиКритерий Клотца
Критерий КокренаКритерий Кокса-Стюарта
Критерий Колмогорова-СмирноваКритерий Краскела-УоллисаКритерий Купера
Критерий Лемана-РозенблаттаКритерий Льюнга-БоксаКритерий Мак-Нимара
Критерий НеменьиКритерий ПейджаКритерий Стьюдента
Критерий ТьюкиКритерий Уилкоксона-Манна-Уитни
Критерий Уилкоксона двухвыборочныйКритерий Уилкоксона для связных выборокКритерий Фишера
Критерий Фостера-СтюартаКритерий ФридманаКритерий Хартли
Критерий ЧоуКритерий Шапиро-УилкаКритерий асимметрии и эксцесса
Критерий знаковКритерий знаковых рангов Уилкоксона
Критерий омега-квадрат
Критерий стьюдентизированного размахаКритерий хи-квадрат
Критерий экстремумов
ЛассоЛассо Тибширани
Линейная регрессия (пример)Линейный дискриминант Фишера
Линейный дискриминантный анализЛинейный классификаторЛогико-статистические модели в распознавании, прогнозировании и интеллектуальном анализе данных (курс лекций, О.В. Сенько)
Логистическая регрессияЛогистическая регрессия (пример)Логистическая регрессия для решения задач классификации (пример)
Логистическая функцияЛогит-анализЛогическая закономерность
Логический анализ данных в распознавании (курс лекций, Е.В. Дюкова)Логическое программирование (практикум, Д.В.Михайлов)Логранговый критерий
М-оценка
МОТП/2011МОТП/2012
Мазуров, Владимир ДаниловичМаксимальная совместная подсистемаМарковский алгоритм кластеризации
Математика. Компьютер. Образование. (конференция)Математическая статистика
Математические методы анализа текстов (ВМК МГУ) / 2021Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2017Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2018
Математические методы анализа текстов (МФТИ) / 2021Математические методы анализа текстов (курс лекций) / осень 2019
Математические методы анализа текстов (курс лекций) / осень 2020Математические методы анализа текстов (курс лекций, К.В.Воронцов, А.А.Потапенко)Математические методы классификации (курс лекций, К.В. Рудаков)
Математические методы прогнозирования/Осень 2022Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Дипломные работыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Доска объявленийМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/МатериалыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Новый дизайнМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/О кафедре
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Персональный составМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/ПросеминарМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Расписание
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Спецкурсы-спецсеминарыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Старый дизайнМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Учебный план
Математические методы прогнозирования (курс лекций, А.М. Шурыгин)Математические методы прогнозирования (лекции, А.В. Грабовой, В.В. Стрижов)/Осень 2021
Математические методы прогнозирования (лекции, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020Математические методы прогнозирования (лекции, В.В. Стрижов)/Группы 674, 774, весна 2021Математические методы прогнозирования (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2019
Математические методы прогнозирования (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2020Математические методы распознавания образов (конференция)
Математические методы распознавания образов (конференция)/ММРО-16. Все докладыМатематические методы распознавания образов (конференция)/ММРО-17. Симпозиум молодых ученыхМатематические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-14
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-15Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-16Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-17
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-19Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-20
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-2017Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-23Математические методы распознавания образов (курс лекций, А.Е. Лепский, А.Г. Броневич)
Математические методы распознавания образов (курс лекций, В.В.Китов)Математические модели и методы принятия решений (курс лекций, Е.З.Мохонько)
Математические модели и методы принятия решений (курс лекций, Е.З.Мохонько)/ВопросыМатематические модели и методы управления сложных систем (курс лекций, В.И.Цурков)Математические модели и методы управления сложных систем (курс лекций, В.И.Цурков)/Вопросы
Математические основы теории прогнозирования (курс лекций)Математические основы теории прогнозирования (курс лекций)/2012/Задание СФ
Математические основы теории прогнозирования (курс лекций, Ю.И. Журавлев, Д.П. Ветров)/2011/Задание СФМатематический институт им. В. А. Стеклова Российской академии наук
Математический прогноз даты сильных землетрясенийМатематическое ожиданиеМашина опорных векторов
Машинное обучениеМашинное обучение (В.В.Китов, РЭУ им.Плеханова)Машинное обучение (РЭУ)
Машинное обучение (курс лекций, В.В.Китов)/2015-2016Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)
Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/ToDoМашинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Вопросы
Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Семестровый курсМашинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Форма отчетаМашинное обучение (курс лекций, Н.Ю.Золотых)
Машинное обучение (курс лекций, СГАУ, С.Лисицын)Машинное обучение (практика, В.В. Стрижов)/ФУПМ, весна 2020
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2012Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2013-2014 год, весна
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2013-2014 год, осеньМашинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, веснаМашинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень/Лабораторная работа 1Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень/Лабораторная работа 2Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2015-2016 год, весна
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2015-2016 год, осеньМашинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/Виртуальная машинаМашинное обучение и анализ данных (журнал)
Машинное обучение и анализ данных (журнал)/Оформление графиковМашинное обучение и обучаемость: сравнительный обзор
Медиальное множествоМедиана
Медианный критерийМеждународная ассоциация распознавания образов (IAPR)
Международный стандарт представления чисел с плавающей точкой в ЭВММетод LSD
Метод k ближайших соседей (пример)Метод k взвешенных ближайших соседей (пример)Метод Белсли
Метод Бенджамини-ИекутиелиМетод Бенджамини-ХохбергаМетод Бокса-Кокса
Метод Монте-КарлоМетод Натаниеля Мейкона (N.Macon) поиска исходных приближений для случая почти равных корней
Метод Нелдера-МидаМетод Ньютона-ГауссаМетод Ньютона. Метод Стеффенсена
Метод Ньютона. Проблема области сходимости. Метод парабол. Совмещение методов Ньютона и параболМетод Парзеновского окна (пример)
Метод ХолмаМетод ближайших соседей
Метод главных компонентМетод градиентного спуска
Метод группового учёта аргументовМетод золотого сечения. Симметричные методы
Метод касательных (Ньютона-Рафсона)
Метод множественных сравнений ШеффеМетод наибольшего правдоподобияМетод наименьших квадратов
Метод наименьших квадратов с итеративным пересчётом весовМетод наименьших углов (пример)Метод настройки с возвращениями
Метод парзеновского окна
Метод покоординатного спускаМетод потенциального бустинга
Метод потенциальных функцийМетод потенциальных функций с размещением реперных объектов в 1 классеМетод простых итераций
Метод релевантных векторовМетод секущихМетод сопряжённых градиентов
Метод стохастического градиентаМетод штрафных функций
Методы автоматической обработки текстов (курс лекций, В.В.Китов)/2016Методы анализа текстов (семинар, К.В.Воронцов)Методы анализа текстов (семинар, К.В.Воронцов)/2017-2018 год
Методы деконволюции изображенийМетоды дихотомии
Методы исключения ГауссаМетоды машинного обучения (А. И. Майсурадзе)
Методы машинного обучения и поиск достоверных закономерностей в данных (курс лекций, О.В. Сенько)Методы наивысшей алгебраической точности (Гаусса - Кристоффеля)Методы оптимизации (курс лекций)
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 1
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 2Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 3Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2014
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2015Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2016Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2017
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2018Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2020Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2021
Методы парабол (Симпсона) и более высоких степеней (Ньютона - Котеса)Методы прямоугольников и трапецийМетрика
Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/2018H1, ВМКМетрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/до 2017, ВМК
Метрический классификаторМетрическое сгущениеМинимизация эмпирического риска
Многомерная гусеница, выбор длины и числа компонент гусеницы (пример)
Многомерная интерполяция и аппроксимация на основе теории случайных функцийМногомерная линейная регрессияМногомерная случайная величина
Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов (семинар)Множественная проверка гипотез
Модели и методы искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)Модели и методы искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы
Моделирование мышления (школа Бонгарда)
Модель МакКаллока-ПиттсаМодель Тейла-Вейджа
Модель Тригга-ЛичаМодель ХольтаМодель Хольта-Уинтерса
Модель зависимостиМодель панельных данных с временны́ми эффектами
Модель панельных данных с фиксированными эффектамиМодель панельных данных со случайными эффектамиМодифицированная ортогонализация Грама-Шмидта
Моменты случайной величины
Монотонная коррекцияМосковский государственный университет имени М. В. Ломоносова
Московский физико-технический институт (государственный университет)
Моя первая научная статья (лекции и практика)/Сборник, весна 2023Моя первая научная статья (лекции и практика, В.В. Стрижов)/Группы 874, 821, 813, весна 2021
Моя первая научная статья (практика, В.В. Стрижов)/Группы 774, 794, весна 2020МультиколлинеарностьМультиномиальное распределение зависимых случайных величин
Мультиномиальное распределение независимых случайных величинМультиномиальное распределение с равновероятными успехами испытаний БернуллиМультиномиальное распределение с упорядоченными элементами подмножеств
Муравьиные алгоритмыНаивный байесовский классификатор
Написание отчётов и статей (рекомендации)Научно-исследовательская работа (рекомендации)Научно-образовательный центр при МИАН
Научные конференцииНаучный семинар по специальности (практика, А.И.Эрлих)
Научный семинар по специальности (практика, А.И.Эрлих)/ВопросыНейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2018Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2019
Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2020Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2022Нейрокомпьютерный интерфейс
НейрокриптографияНейронная сеть Кохонена
Нейросетевые методы обработки изображений (В.В.Китов)
НейросетьНелинейная регрессияНепараметрическая регрессия
Непараметрическая регрессия: ядерное сглаживаниеНепрерывные морфологические модели и алгоритмы (курс лекций, Л.М. Местецкий)Неравенство Бонферрони
Нестатистические методы анализа данных и классификации (курс лекций, В.В. Рязанов, 2010)Нестатистические методы анализа данных и классификации (курс лекций, В.В.Рязанов)Неточные множества
НовостиНормализация ДНК-микрочиповНормальное распределение
Нулевая гипотеза
Обзорные статьи на английском языкеОбнаружение жизненного цикла товаров (отчет)
Обобщённая линейная модельОбобщённое среднее
Обработка и распознавание изображений (курс лекций, Л.М. Местецкий)Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы
Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы 1 семестр
Обучение без учителяОбучение по предпочтениям
Обучение с подкреплениемОбучение с подкреплением (курс лекций) / 2020Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2021
Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2022Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2023Обучение с учителем
Общество промышленной и прикладной математики (SIAM)Объединённая модель панельных данных
Одномерная линейная регрессияОднослойные сети RBF для решения задач регрессии (пример)
Однослойный персептрон (пример)Однофакторная непараметрическая модель
Однофакторная параметрическая модельОписание окрестности точки наибольшего правдоподобия моделей (пример)Описательная статистика
Определение гиперпараметров для MVR
Оптимальное прореживание нейронных сетейОптимальное прореживание нейронных сетей (пример)Оптимизация ассортимента торговых точек (задача с данными)
Оптимизация и ее приложения (регулярный семинар)Основные модели данных в аналитической деятельности (курс лекций, А.И. Майсурадзе)Основы искусственного интеллекта и систем, основанных на знаниях (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)
Основы искусственного интеллекта и систем, основанных на знаниях (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)/ВопросыОсновы обобщенного спектрально-аналитического метода и его приложения (курс лекций, Ф.Ф. Дедус)Остаточная сумма квадратов
Отчет о выполнении исследовательского проекта (практика, В.В. Стрижов)Оценивание дискретных распределений при дополнительных ограничениях на вероятности некоторых событий (виртуальный семинар)
Оценивание плотности распределенияОценка обобщающей способности (японская притча)
Оценка параметров смеси моделейОценка сложности регрессионных моделей (пример)
Оценка эффективности природоохранных программ (пример)Ошибки вычислений
Павловский, Юрий Николаевич
Пакеты прикладных программ (семинары)/2017
Парадокс хи-квадратПарадоксы мультиномиального распределенияПараллельные вычисления в Matlab
ПереобучениеПерсептрон
ПлоидностьПлоская фигураПовышение точности прогнозов на данных Netflix с помощью построения алгоритмических композиций (отчет)
Подготовка презентаций (рекомендации)Поиск нелинейной модели поверхности Мохоровичича (пример)Поиск почти-дубликатов в рукописных текстах школьных сочинений
Поиск сходства текстовых документов с помощью частых замкнутых множеств признаковПолезные ссылки
Полигон алгоритмовПолигон алгоритмов/TODO-лист
Полигон алгоритмов/Взаимодействие с пользовательскими алгоритмамиПолигон алгоритмов/ДокументацияПолигон алгоритмов/Мастер загрузки алгоритмов
Полигон алгоритмов/Мастер загрузки задачПолигон алгоритмов/Мастер формирования отчетаПолигон алгоритмов/Общий отчёт задачи-алгоритмы
Полигон алгоритмов/Подробный отчет по задачеПолигон алгоритмов/Подробный отчёт задача-алгоритмПолигон алгоритмов/Пошаговая реализация собственного алгоритма
Полигон алгоритмов/Права доступа к объектам СистемыПолигон алгоритмов/Формат данных задачиПолигон алгоритмов/Формат результатов тестирования алгоритма на задаче
Полигон алгоритмов коллаборативной фильтрации
Поправка БонферрониПорождающие модели (теория и практика, Р.В. Исаченко, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2020
Порождение и выбор авторегрессионных моделейПорождение линейных регрессионных моделей (постановка задачи)Порождение нелинейных регрессионных моделей (пример)
Построение графа дорог по данным о треках транспортных средств (задача с данными)Построение интегральных индикаторов по ранговым признакам (пример)
Правило ХэббаПрактикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008
Практикум на ЭВМ (317)/2011-2012Практикум на ЭВМ (317)/2012-2013Практикум на ЭВМ (317)/2012-2013/Autoencoder
Практикум на ЭВМ (317)/2013-2014Практикум на ЭВМ (317)/2013-2014/BackgroundSubtractionПрактикум на ЭВМ (317)/2013/Коды БЧХ
Практикум на ЭВМ (317)/2014-2015Практикум на ЭВМ (317)/2014/Коды БЧХПрактикум на ЭВМ (317)/2015-2016
Практикум на ЭВМ (317)/2016-2017Практикум на ЭВМ (317)/2017-2018Практикум на ЭВМ (317)/2018 (весна)
Практикум на ЭВМ (317)/2018 (осень)Практикум на ЭВМ (317)/2019 (весна)Практикум на ЭВМ (317)/2019 (осень)
Практикум на ЭВМ (317)/2020 (осень)Практикум на ЭВМ (317)/Autoencoder
Практикум на ЭВМ (417)/2016Практикум на ЭВМ (417)/2017Практикум на ЭВМ (417)/2018
Практикум на ЭВМ (417)/2019Предобработка данных ДНК-микрочиповПредрассудок
Предсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/КурсыПредсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/Материалы
Предсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/О кафедреПредсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/ОбъявленияПредсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/Преподаватели
Предсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/РасписаниеПредсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/СтудентыПредсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/Учебный план
Предсказывающие неравенства в задаче эмпирической минимизации риска (виртуальный семинар)Преподавание машинного обучения
Признаковое описаниеПрикладная алгебра (курс лекций, С.И. Гуров)Прикладная алгебра (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)
Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)
Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2006Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2007Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 374, осень 2008
Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2009Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2011
Прикладной статистический анализ данных (ФУПМ, курс лекций, 2017)
Прикладной статистический анализ данных (курс лекций, 2017)Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2016 года)Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2017 года)
Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2018 года)Прикладные методы восстановления зависимостей в сложноорганизованных данных (курс лекций, О.В.Красоткина)Прикладные методы прогнозирования и анализа данных (спецсеминар, В.В. Рязанов)
Прикладные системы распознавания и прогнозирования (курс лекций)Применение интерполирования при дифференцированииПрименение интерполяции для решения уравнений
Применение метода главных компонентПрименение сплайнов для численного интегрированияПричинность по Грейнджеру
Пробит-анализПробные задачиПроведение поверхностей наилучшего приближения
Проверка гипотезы наличия тренда для количества посетителей сервиса "Яндекс Кубок"Проверка гипотезы наличия тренда для количества посетителей сервиса "Яндекс Открытки"Проверка статистических гипотез
ПрогнозированиеПрогнозирование временных рядов методом SSA (пример)
Прогнозирование ежедневных цен на электроэнергию (отчет)Прогнозирование класса третичной структуры белка по первичной (пример)Прогнозирование количества телефонных звонков клиентов телекоммуникационной компании
Прогнозирование концентрации кислорода в выхлопных газах дизельного двигателя (пример)Прогнозирование макроэкономических показателей с помощью векторной авторегрессии (пример)Прогнозирование объемов грузовых железнодорожных перевозок
Прогнозирование объемов продаж групп товаров (отчет)Прогнозирование объемов продаж новых товаров (отчет)Прогнозирование плотности
Прогнозирование плотности транспортного потокаПрогнозирование финансовых пузырей (пример)
Прогнозирование формы множестваПрогнозирование функциями дискретного аргумента (пример)Проклятие размерности
Пропорциональный выборПрореживание двухслойной нейронной сети (пример)
Простой итерационный алгоритм сингулярного разложенияПростой случайный выбор
Профиль компактностиПроцедура Каплана-Мейера
Псевдообратная матрица
Радемахеровская сложностьРазмерность Вапника-Червоненкиса
РазнообразиеРазработка алгоритмов ранговой регрессии для кредитного скоринга (отчет)
Ранговая корреляцияРанговые критерии
Распознавание изображений с применением текстурного анализа на основе карт Кохонена
Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии (конференция)Распределение ПуассонаРаспределение Стьюдента
Распределение ФишераРаспределение хи-квадратРаспространение ошибок
Расстояние КукаРасщепление транспортных потоков
Рациональная интерполяцияРегрессионная модельРегрессионный анализ
Рейтинг международных научных конференций
Рекомендации по доработке магистерской диссертацииРелаксационные методы
Репозиторий UCIРешающее деревоРешение переопределённой СЛАУ
Ридж-регрессияРобастное оцениваниеРоссийская академия наук
Российский фонд фундаментальных исследованийРотационная панельРудаков, Константин Владимирович
Руководство исследовательскими проектами (практика, В.В. Стрижов)
Связанный Байесовский вывод
СезонностьСеминар К. В. Рудакова
Семинар Л.М. Местецкого
Семинар Ю.И. Журавлева
Сеть радиальных базисных функцийСимвольная регрессия
Символьная регрессия и структурное расстояние между моделями (пример)Сингулярное разложение
Система линейных алгебраических уравненийСистемное программирование (кафедра ВМК МГУ)
Системы и средства представления знаний (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)Системы и средства представления знаний (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)/Вопросы
Системы искусственного интеллекта (курс лекций, Д.В.Михайлов)Скайп (Skype)
Скользящий контрольСлабая вероятностная аксиоматика
Следящий контрольный сигналСловарь терминов машинного обученияСложение большого множества чисел, существенно отличающихся по величине
Случайная величинаСовременные методы распознавания и синтеза речи (курс лекций)/2018Современные методы распознавания и синтеза речи (курс лекций)/2019
Современный анализ данных в различных предметных областях: технологии, практика применения (курс лекций, О.В. Сенько, А.И. Майсурадзе)Сообщения по прикадной математике ВЦ РАН (стилевой файл)Соревнование Inventum Data Mining Contest
Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»
Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» (2013 год)Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» (2014 год)
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2011Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2012
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2013Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2014Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2015
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2016Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2017Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2018
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2010Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2011Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2012
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2013Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2014Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2015
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2016Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2017Спецсеминар "Новые методы в распознавании образов и прогнозировании"
Способы кластеризаци на графе
Сравнение алгоритмов классификации для кредитного скоринга (отчет)Сравнение временных рядов при авторегрессионном прогнозе (пример)Сравнение методов предобработки данных ДНК-микрочипов
Среднее, взвешенное по расстоянию
Стандартизация задач с помощью замены переменныхСтатистика (функция выборки)Статистика Дарбина-Уотсона
Статистика случайных процессов (курс лекций, ФКН ВШЭ)Статистические свойства МНК-оценок коэффициентов регрессии
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2008Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2010Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2011Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2011, ФУПМ
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2012Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2012, ФУПМСтатистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2013
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2013, ФУПМСтатистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/1Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/2Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/3
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/4Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014/1Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014/2
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014/3Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015, ФУПМ
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015, ФУПМ/1Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015, ФУПМ/2Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015, ФУПМ/3
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015/1Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015/2Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015/3
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ММПСтатистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ММП/2Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ММП/3
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ФУПМСтатистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ФУПМ/1Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ФУПМ/2
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ФУПМ/3Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016/1Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/Чувствительность двухвыборочного критерия Стьюдента (пример)
Статистический кластерный анализ (регулярный семинар)Статистический отчет при создании моделей
Статистическое обучение, выбор моделей и бутстреп (регулярный семинар)Статистическое оценивание
Стилизация фото на AlterDraw.comСтохастический градиентный спускСтратификация
Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011/Задание 1
Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011/Задание 2Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций) / Задание 2Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций, А.С. Конушин, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, О.В. Баринова, В.С. Конушин, 2009)
Структурные модели и глубинное обучение (регулярный семинар)Суммаризация в анализе ДНК-микрочипов
Сходимость по вероятностиСэмплирование
Таблица сопряженностиТематическое моделирование
Теорема МерсераТеорема Новикова
Теорема схемыТеория ВалиантаТеория Вапника-Червоненкиса
Теория вычислительного обученияТеория измерений
Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К. В. Воронцов)Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К. В. Воронцов)/2010Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К. В. Воронцов)/2011
Теория сложности вычисленийТеория статистического обученияТеория статистического обучения (курс лекций, Н. К. Животовский)
Технологии организации данных (курс лекций, С.К.Дулин)Технологии организации данных (курс лекций, С.К.Дулин)/Вопросы
Технологии программной инженерииТехнология активных баз знаний (курс лекций, С.К.Дулин)Технология активных баз знаний (курс лекций, С.К.Дулин)/Вопросы
Технология информационного анализа электрокардиосигналовТочный тест Фишера
Трансдуктивное обучениеТранспортное моделирование, онлайн и huge-scale оптимизация
Требования к кандидатской диссертацииТрендТригонометрическая интерполяция
Тупиковые тестыУлучшение сканированного текста (виртуальный семинар)
Уровень значимостиУчебная литература по анализу данных и машинному обучению (рекомендации)
Фактор инфляции дисперсии
Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУФакультет компьютерных наук НИУ ВШЭ
Факультет управления и прикладной математики МФТИ
Фоновая поправка в анализе ДНК-микрочиповФормирование бикластеров и рекомендаций для рекомендательной системы Интернет-рекламы
Формула Надарая-ВатсонаФундаментальные теоремы машинного обучения/Группа 674 (практика, М.С. Потанин, В.В. Стрижов)Функции радиального базиса (пример)
Функциональное программирование (практикум, Д.В. Михайлов)Функция ЛогитФункция выживаемости
Функция интенсивности рисковФункция конкурентного сходства
Функция распределенияФункция роста
Функция ядраЦентральное множество
Частичная автокорреляцияЧастичное обучениеЧастная корреляция
Часто используемые регрессионные моделиЧеловек - генератор случайных чисел?Червоненкис, Алексей Яковлевич
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Basic schedule
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2010Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2013Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, весна 2013
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, весна 2014Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, осень 2013Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, осень 2015
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, весна 2014Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, весна 2015Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2014
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2016Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, весна 2014Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, весна 2015
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, весна 2016Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2015Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2016
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2017Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, весна 2016Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, весна 2017
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, осень 2016Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, весна 2017
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, весна 2018Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2017Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2018
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, весна 2018Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, весна 2019Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2010
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2018Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 594, весна 2018Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2009
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2010Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2009Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2011
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, весна 2010Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2010Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2012
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2011Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2012Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2011
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2013Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2012Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2013
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2014Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2012Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2014
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа YАД, весна 2015Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа YАД, весна 2016
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Коллекция реальных данныхЧисленные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Подготовка статьи к публикации на английском языке
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/ПрезентацииЧисленные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/ПримерыЧисленные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Рекомендуемые базовые и дополнительные учебники
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Рекомендуемые обозначенияЧисленные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/СеминарЧисленные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Черновые обзоры
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Шаблон отчета о вычислительном экспериментеЧисленные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Эксперты и консультанты
Шаговая регрессия
Шаговая регрессия (пример)Шаманство в анализе данныхШкола анализа данных Яндекса
Экспертная системаЭкспоненциальное сглаживаниеЭкстраполяция Ричардсона, оценки по Рунге и Эйткену, вычисление интегралов с заданной точностью
Эластичная сеть
Эмпирическое распределение
Эффективность подготовительных курсов для поступления на ВМК МГУ

Предыдущая страница (AAAI CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

Личные инструменты