Все статьи

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск
Все страницы | Следующая страница (Объединённая модель панельных данных)

AAAI Conference on Artificial Intelligence (конференция)
ALOIARIMA
AR Face Database
Algorithmic Learning Theory (конференция)
Artificial Intelligence and Statistics (конференция)
BaseGroup LabsBibTeX
BigARTMBioID Face Database
CBCL Face DataCOIL-100
COIL-20CRISP-DM
CRISP-DM/Business UnderstandingCRISP-DM/Data PreparationCRISP-DM/Data Understanding
CRISP-DM/DeploymentCRISP-DM/EvaluationCRISP-DM/Modeling
CVRL Data SetsChartLib
CiteSeerComputational Learning Theory (конференция)Concept Discovery in Unstructured Data (workshop)
DELVEDaily electricity price forecasting (report)
Digital signal processing (course master's degree program, Moscow State University )
Doctoral Consortium of 35th European Conference on Information Retrieval 2013 (конференция)
EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент (пример)
EM алгоритм (пример)
European Conference on Operational ResearchExperimental Economics and Machine Learning (workshop)
FWERFalse discovery rate
GMDH ShellGeorgia Tech Face Database
Git
IDEF0
Indian Face DatabaseIntelligent Data Processing: Theory and Applications/2016
International Conference on Data Mining (конференция)
International Conference on Formal Concept Analysis(конференция)/2015International Conference on Frontiers of Handwriting Recognition (конференция)International Conference on Machine Learning (конференция)
International Conference on Machine Learning and Cybernetics (конференция)International Conference on Signal Processing, Computational Geometry and Artifcial Vision (конференция)
JMLDA/MVRJerry Wu Photometric Image Database
JooneJournal of Machine Learning Research
Knowledge Discovery and Data Mining (конференция)
LaTeXLinguaStream
MIPT ML 2016 Spring
MNIST database of handwritten digits
MVR ComposerMachine Learning and Data Analysis (Strijov's practice)
Machine Learning and Data Analysis (Strijov's practice)/4th year, fallMachine Learning and Data Analysis (Strijov's practice)/Group 174, spring 2014Machine Learning and Data Analysis (Strijov practice)/Group 074, Fall 2013
MatlabMaxima
Mestetskiy LeonidMiKTeX
NIST Mugshot Identification DatabaseNeural Information Processing Systems (конференция)
Pattern Recognition and Machine Intelligence (конференция)
Predictive modelling and optimization (chair MIPT)Pyomo
PythonR
RapidMiner
Reality check Уайта
Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining and Granular Computing (конференция)
SIAM Journal on Imaging SciencesSOCRSOIL-47
SVM для линейно неразделимой выборки (пример)SVM для линейно разделимой выборки (пример)SVM регрессия (пример)
Sheffield Face Database
Similarity Miner (виртуальный семинар)
SourceForge
The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (конференция)
The NORB DatasetThe ORL Database of Faces
U Bern Face Database
VisTex
WEKAWM-критерий
Yale Face DatabaseYale Face Database B
АГОРА
Автокорреляционная функция
Автоматизация и стандартизация научных исследований (практика, В.В. Стрижов)Автоматизация и стандартизация научных исследований (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2010
Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)
Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2019Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)/Группа 694, весна 2019
Авторегрессионное скользящее среднееАдаптивная композиция моделей прогнозирования
Адаптивная селекция моделей прогнозированияАдаптивные методы прогнозирования временных рядовАдаптивный линейный элемент
Аддитивная регуляризация тематических моделейАлгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностейАлгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2010-2011 уч. года (весенний семестр)
Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2011-2012 уч. года (весенний семестр)Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2011-2012 уч. года (осенний семестр)Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2012-2013 уч. года (весенний семестр)
Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2012-2013 уч. года (осенний семестр)Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2012-2013 уч. года (оссенний семестр)Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2013-2014 уч. года
Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2014-2015 уч. годаАлгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2015-2016 уч. годаАлгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2016-2017 уч. года
Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/информация для второкурсниковАлгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/правила для постоянных участниковАлгебраические методы обработки данных (курс лекций, Журавлёв Ю.И.)
Алгебраические методы синтеза корректных алгоритмов анализа данных (конференция)АлгоритмАлгоритм AdaBoost
Алгоритм AnyBoostАлгоритм FRiS-СТОЛПАлгоритм INCAS
Алгоритм LISTBBАлгоритм LOWESSАлгоритм Trust-Region
Алгоритм Левенберга-МарквардтаАлгоритм СТОЛП
Алгоритм ФорЭл
Алгоритм имитации отжигаАлгоритм обучения
Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК 2015 года)
Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК до 2015 года)Алгоритмы выбора линейных регрессионных моделей (практика)Алгоритмы выбора линейных регрессионных моделей (практика)/Вспомогательные функции
Алгоритмы вычисления оценок
Анализ выживаемостиАнализ графов, сетей и функций сходства (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/2018H1, ВМК
Анализ изображений, сетей и текстов (конференция)Анализ изображений, сетей и текстов 2013 (конференция)Анализ клиентских сред
Анализ клиентских сред и коллаборативная фильтрация (виртуальный семинар)Анализ мультиколлинеарности (пример)Анализ поведения по сигналам носимых устройств
Анализ регрессионных остатковАнализ регрессионных остатков (пример)Анализ сложения большого множества чисел, близких по величине
Анализ соответствийАнализ формальных понятийАналитический SQL (курс лекций, А.И.Майсурадзе)/2018H1, ВМК
Анкетный скорингАнтиплагиатАппроксимация Лапласа
Аппроксимация Лапласа (пример)Аппроксимация функции ошибки
БММО (курс лекций)/2013/Задание 1
БММО (курс лекций)/2013осень/Задание 1БММО (курс лекций)/2013осень/Задание 2БММО (курс лекция)/2013/Задание 2
Базовые кафедры МФТИБазы данных изображенийБайесовские методы машинного обучения (Спецсеминар)
Байесовские методы машинного обучения (Спецсеминар)/2010-2011Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2016Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2017
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2018Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011/Задание 1Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011/Задание 2Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011/Задание 3
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2014Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2014/Задание 1Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2015
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/Задание 1Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/Задание 2Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/весна 2013
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/осень 2013Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, 2010)
Байесовский информационный критерийБайесовский классификаторБарицентры и их приложения (регулярный семинар)
Бизнес-аналитика. Использование аналитической платформы Deductor в учебном процессе вузаБикластеризация
Биномиальное распределениеБиномиальное распределение двух случайных величинБиномиальное распределение одной случайной величины
Биномиальное распределение с равновероятными успехами испытаний БернуллиБиномиальное распределение с упорядоченными элементами подмножествБиоинформатика
Биоинформатика и задачи распознавания в современной биологии (курс лекций, И.Ю. Торшин)
Бонгард, Михаил Моисеевич
Бритва ОккамаБулевы уравнения и проблема SATБустинг
Бэггинг
Вапник, Владимир Наумович
Вариационный рядВариация и смещение
Введение в машинное обучениеВекторная модель
Вероятностное пространствоВероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015
Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2017Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2018
Вероятностный латентный семантический анализВероятность
Взвешенное среднее Тьюки
Восстановление зависимостей по эмпирическим даннымВременной рядВременной ряд (библиотека примеров)
Выбор оптимального алфавита марковских моделей для распознавания речи (отчет)Выбор признаков с помощью генетических алгоритмов (пример)
ВыборкаВыборочный контроль качестваВыделение периодической компоненты временного ряда (пример)
Высшая аттестационная комиссия Российской ФедерацииВычисление второй производной по одной переменной
Вычисление второй производной по разным переменнымВычисление гиперпараметров при различных гипотезах порождения данных (пример)Вычисление матриц Якоби и Гессе
Вычисление определителяВычисление функций
Вычислительные задачи математической биологии (курс лекций, С.А. Махортых, А.Н. Панкратов)
Вычислительный центр им. А. А. Дородницына Российской академии наук
Гамма-функцияГенетический алгоритмГипергеометрическое распределение
Гипотеза компактностиГипотеза сдвига
Глубинное обучение (курс лекций)/2016Глубинное обучение (курс лекций)/2017Глубинное обучение (курс лекций)/2018
Глубинное обучение (курс лекций)/2019
Графические модели (курс лекций)/2012Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 1
Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 2Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 3Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 4
Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 5Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 6Графические модели (курс лекций)/2013
Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 1Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 2Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 3
Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 4Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 5Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 6
Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 7Графические модели (курс лекций)/2014Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 1
Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 2Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 3Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 4
Графические модели (курс лекций)/2015Графические модели (курс лекций)/2016Графические модели (курс лекций)/2017
Графические модели (курс лекций)/2018
Группировка категорий и сегментация признаков в логистической регрессии (пример)ДНК-микрочип
ДСМ-метод в терминах АФПДвухвыборочный критерий Колмогорова-СмирноваДвухфакторная непараметрическая модель
Двухфакторная непараметрическая модель для неполных данныхДинамическая классификация при распознавании рукописного и поврежденного текста.Дисперсионный анализ
Дисперсия остатковДоверительные интервалы для параметров регрессииДоверительный интервал
Документирование функций Matlab
Долгосрочное прогнозирование ежедневных цен на электроэнергию (пример)Достаточная статистика
Достигаемый уровень значимости
ЕМ-алгоритм, его модификации и обобщенияЖуравлёв, Юрий Иванович
Журнал вычислительной математики и математической физики
Журналы ВАК по тематике ресурса
Заглавная страницаЗагоруйко, Николай Григорьевич
Задача предсказания отклика клиентов ОТП Банка (конкурс)Задачи анализа данных в бизнес-аналитике (семинар К. В. Воронцова)
Задачи пробного программированияЗадачи пробного программирования/2018Задачи распознавания в биоинформатике (ВМК МГУ, К. В. Рудаков, И. Ю.Торшин)
Закон больших чиселЗаседания семинара в 2015 г.
Защита выпускной квалификационной работы (рекомендации)Значимость коэффициентов линейной регрессии
Извлекаем пользу из Big Data (Проектная смена, СочиСириус, 2016)Извлечение информации из изображений. Теория и приложения (семинар)Извлечение информации из изображений (курс лекций, И.Б. Гуревич)
Индекс цитирования (инструменты)Инструменты и технологии
Интеллектуализация обработки информации (конференция)Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2008Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2010
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2012Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2014Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2016
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2018Интеллектуализация обработки информации (конференция)/Вики-ресурс MachineLearning.RU: концепция и перспективыИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/КурсыИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/МатериалыИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/О кафедре
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/ОбъявленияИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Отчеты НИРИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Преподаватели
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Прием студентовИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/РасписаниеИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Стажировки
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/СтудентыИнтеллектуальный анализ данных
Интервальная оценкаИнтернет-математикаИнтерполяция каноническим полиномом
Интерполяция кубическими сплайнамиИнтерполяция полиномами Лагранжа и Ньютона
Интерполяция функций двух переменных, проблема выбора узловИнтерпретируемая модель машинного обученияИнформационные технологии и системы (конференция)
Искусственная нейронная сеть
Искусственный интеллектИспользование метода Белсли для прореживания признаковИспользование технологий NVIDIA для решения задач глубокого обучения
Исследование данных о посещаемости сайтов с помощью методов анализа формальных понятийИсследование скорости сходимости параметров и гиперпараметров (пример)Исследование устойчивости оценок ковариационной матрицы параметров
Исчисления высказываний классической и интуиционистской логик (курс лекций, С.И. Гуров)
Итоги конкурса предсказания отклика клиентов ОТП БанкаКак обучаются машины? Научно-популярная статья
Квадратичный дискриминант
КвантильКлассификацияКлассификация пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями (отчет)
КластеризацияКластеризация графов без использования метрик (пример)
Ковариационный анализКозлов, Валерий Васильевич
Коллаборативная фильтрацияКоллекции документов для тематического моделированияКоллекция учебных задач
Комбинаторная теория переобучения (виртуальный семинар)
Комбинаторные и логические методы анализа данных (курс лекций, С.И. Гуров)Компания ForecsysКомпания Recogmission
Компания SAS InstituteКомпьютерные методы обработки сигналов (курс лекций, О.В. Красоткина)/2013, ММПКонкордация Кенделла
Конкурс Avito-2015: Распознавание отклика на маркетинговое предложениеКонкурс Avito-2015: Распознавание отклика на маркетинговое предложение/Рейтинг участниковКонкурс Avito-2016: Распознавание категории объявления
Конкурс Avito-2016: Распознавание категории объявления/Рейтинг участниковКонкурс Avito-2016: Распознавание марки и модели автомашин на изображенияхКонкурс Avito-2016: Распознавание марки и модели автомашин на изображениях/Рейтинг участников
Конкурс Avito.ru-2014: распознавание контактной информации на изображенияхКонкурс Avito.ru-2014: распознавание контактной информации на изображениях/Рейтинг участниковКонкурс CardioQVARK: разработка алгоритма определения курящего человека по его кардиограмме.
Конкурс IEEE ICDM: дорожно-транспортные прогнозы для интеллектуальной GPS-навигацииКонкурс ML Boot Camp - лето 2016
Конкурс Московской Биржи-2016Конкурс ФПИ-2015: Распознавание лиц людей
Конкурс предсказание затрат рекламодателя в системе контекстной рекламыКонструктивное построение множества суперпозицийКонтроль качества в анализе ДНК-микрочипов
КоррелограммаКорреляция Мэтьюса
КортежКоэффициент асимметрииКоэффициент детерминации
Коэффициент корреляции КенделлаКоэффициент корреляции ПирсонаКоэффициент корреляции Спирмена
Коэффициент разнообразияКоэффициент эксцессаКраткосрочное прогнозирование почасовых цен на электроэнергию (пример)
Кривая ошибокКриптография
Криптография и машинное обучениеКритерии ЖангаКритерии нормальности
Критерии однородностиКритерии согласияКритерий KPSS
Критерий Аббе-ЛинникаКритерий АкаикеКритерий Андерсона-Дарлинга
Критерий Ансари—БредлиКритерий Бартелса
Критерий БартлеттаКритерий Бройша-ПаганаКритерий Вальда-Вольфовица
Критерий Ван дер ВарденаКритерий Ватсона
Критерий ГеханаКритерий Давидсона-МаккиннонаКритерий Джонкхиера
Критерий Диболда-МарианоКритерий Зигеля-Тьюки
Критерий КлотцаКритерий Кокрена
Критерий Кокса-СтюартаКритерий Колмогорова-Смирнова
Критерий Краскела-УоллисаКритерий КупераКритерий Лемана-Розенблатта
Критерий Льюнга-БоксаКритерий Мак-НимараКритерий Неменьи
Критерий ПейджаКритерий СтьюдентаКритерий Тьюки
Критерий Уилкоксона-Манна-УитниКритерий Уилкоксона двухвыборочный
Критерий Уилкоксона для связных выборокКритерий ФишераКритерий Фостера-Стюарта
Критерий ФридманаКритерий ХартлиКритерий Чоу
Критерий Шапиро-УилкаКритерий асимметрии и эксцессаКритерий знаков
Критерий знаковых рангов Уилкоксона
Критерий омега-квадрат
Критерий стьюдентизированного размахаКритерий хи-квадратКритерий экстремумов
ЛассоЛассо Тибширани
Линейная регрессия (пример)Линейный дискриминант ФишераЛинейный дискриминантный анализ
Линейный классификаторЛогико-статистические модели в распознавании, прогнозировании и интеллектуальном анализе данных (курс лекций, О.В. Сенько)Логистическая регрессия
Логистическая регрессия (пример)Логистическая регрессия для решения задач классификации (пример)Логистическая функция
Логит-анализЛогическая закономерностьЛогический анализ данных в распознавании (курс лекций, Е.В. Дюкова)
Логическое программирование (практикум, Д.В.Михайлов)Логранговый критерийМ-оценка
МОТП/2011
МОТП/2012Мазуров, Владимир Данилович
Максимальная совместная подсистемаМарковский алгоритм кластеризации
Математика. Компьютер. Образование. (конференция)Математическая статистикаМатематические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2017
Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2018Математические методы анализа текстов (курс лекций, К.В.Воронцов, А.А.Потапенко)Математические методы классификации (курс лекций, К.В. Рудаков)
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Дипломные работы
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Доска объявленийМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Материалы
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Новый дизайнМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/О кафедреМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Персональный состав
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/ПросеминарМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/РасписаниеМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Спецкурсы-спецсеминары
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Старый дизайнМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Учебный планМатематические методы прогнозирования (курс лекций, А.М. Шурыгин)
Математические методы распознавания образов (конференция)Математические методы распознавания образов (конференция)/ММРО-16. Все доклады
Математические методы распознавания образов (конференция)/ММРО-17. Симпозиум молодых ученыхМатематические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-14Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-15
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-16Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-17
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-2017Математические методы распознавания образов (курс лекций, А.Е. Лепский, А.Г. Броневич)
Математические методы распознавания образов (курс лекций, В.В.Китов)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 СФ
Математический институт им. В. А. Стеклова Российской академии наукМатематический прогноз даты сильных землетрясенийМатематическое ожидание
Машина опорных векторовМашинное обучениеМашинное 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 (семинары, ВМК МГУ)
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2012Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2013-2014 год, веснаМашинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2013-2014 год, осень
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, веснаМашинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осеньМашинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень/Лабораторная работа 1
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень/Лабораторная работа 2Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2015-2016 год, веснаМашинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2015-2016 год, осень
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/Виртуальная машинаМашинное обучение и анализ данных (журнал)Машинное обучение и анализ данных (журнал)/Оформление графиков
Машинное обучение и обучаемость: сравнительный обзорМедиальное множество
МедианаМедианный критерий
Международная ассоциация распознавания образов (IAPR)
Международный стандарт представления чисел с плавающей точкой в ЭВММетод LSDМетод k ближайших соседей (пример)
Метод k взвешенных ближайших соседей (пример)Метод БелслиМетод Бенджамини-Иекутиели
Метод Бенджамини-ХохбергаМетод Бокса-Кокса
Метод Монте-КарлоМетод Натаниеля Мейкона (N.Macon) поиска исходных приближений для случая почти равных корнейМетод Нелдера-Мида
Метод Ньютона-ГауссаМетод Ньютона. Метод Стеффенсена
Метод Ньютона. Проблема области сходимости. Метод парабол. Совмещение методов Ньютона и параболМетод Парзеновского окна (пример)Метод Холма
Метод ближайших соседейМетод главных компонент
Метод градиентного спускаМетод группового учёта аргументов
Метод золотого сечения. Симметричные методы
Метод касательных (Ньютона-Рафсона)Метод множественных сравнений Шеффе
Метод наибольшего правдоподобияМетод наименьших квадратовМетод наименьших квадратов с итеративным пересчётом весов
Метод наименьших углов (пример)Метод настройки с возвращениями
Метод парзеновского окна
Метод покоординатного спускаМетод потенциального бустингаМетод потенциальных функций
Метод потенциальных функций с размещением реперных объектов в 1 классеМетод простых итерацийМетод релевантных векторов
Метод секущихМетод сопряжённых градиентовМетод стохастического градиента
Метод штрафных функцийМетоды автоматической обработки текстов (курс лекций, В.В.Китов)/2016
Методы анализа текстов (семинар, К.В.Воронцов)Методы анализа текстов (семинар, К.В.Воронцов)/2017-2018 год
Методы деконволюции изображенийМетоды дихотомииМетоды исключения Гаусса
Методы 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 1Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 2
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 3Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2014Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2015
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2016Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2017Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2018
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
Моделирование мышления (школа Бонгарда)
Модель МакКаллока-Питтса
Модель Тейла-ВейджаМодель Тригга-ЛичаМодель Хольта
Модель Хольта-УинтерсаМодель зависимости
Модель панельных данных с временны́ми эффектамиМодель панельных данных с фиксированными эффектамиМодель панельных данных со случайными эффектами
Модифицированная ортогонализация Грама-ШмидтаМоменты случайной величины
Монотонная коррекция
Московский государственный университет имени М. В. ЛомоносоваМосковский физико-технический институт (государственный университет)
МультиколлинеарностьМультиномиальное распределение зависимых случайных величин
Мультиномиальное распределение независимых случайных величинМультиномиальное распределение с равновероятными успехами испытаний БернуллиМультиномиальное распределение с упорядоченными элементами подмножеств
Муравьиные алгоритмыНаивный байесовский классификаторНаписание отчётов и статей (рекомендации)
Научно-исследовательская работа (рекомендации)Научно-образовательный центр при МИАННаучные конференции
Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2018Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2019
НейрокриптографияНейронная сеть Кохонена
Нейросеть
Нелинейная регрессияНепараметрическая регрессияНепараметрическая регрессия: ядерное сглаживание
Непрерывные 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 множестваНовости
Нормализация ДНК-микрочиповНормальное распределениеНулевая гипотеза
Обзорные статьи на английском языке
Обнаружение жизненного цикла товаров (отчет)
Обобщённая линейная модельОбобщённое среднееОбработка и распознавание изображений (курс лекций, Л.М. Местецкий)
Обучение без учителя
Обучение по предпочтениямОбучение с подкреплением
Обучение с учителемОбщество промышленной и прикладной математики (SIAM)

Следующая страница (Объединённая модель панельных данных)

Личные инструменты