Все статьи

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск
Все страницы | Следующая страница (Модель зависимости)

AAAI Conference on Artificial Intelligence (конференция)
ALOIARIMA
AR Face Database
Algorithmic Learning Theory (конференция)
Artificial Intelligence and Statistics (конференция)
BaseGroup Labs
BibTeXBigARTMBioID Face Database
CBCL Face Data
COIL-100COIL-20
CRISP-DMCRISP-DM/Business Understanding
CRISP-DM/Data PreparationCRISP-DM/Data UnderstandingCRISP-DM/Deployment
CRISP-DM/EvaluationCRISP-DM/Modeling
CVRL Data SetsChartLibCiteSeer
Computational 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 rateFundam LLM bioinf
GMDH Shell
Georgia Tech Face DatabaseGit
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/MVR
Jerry Wu Photometric Image DatabaseJooneJournal of Machine Learning Research
Knowledge Discovery and Data Mining (конференция)
LaTeX
LinguaStream
MIPT ML 2016 Spring
MNIST database of handwritten digits
MVR Composer
Machine 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 2014
Machine Learning and Data Analysis (Strijov practice)/Group 074, Fall 2013MatlabMaxima
Mestetskiy LeonidMiKTeX
NIST Mugshot Identification Database
Neural Information Processing Systems (конференция)
Pattern Recognition and Machine Intelligence (конференция)Predictive modelling and optimization (chair MIPT)
PyomoPython
R
RapidMinerReality 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 FacesTopicNet
U Bern Face Database
VisTex
WEKA
WM-критерийYale Face DatabaseYale Face Database B
АГОРА
Автокорреляционная функцияАвтоматизация и стандартизация научных исследований (практика, В.В. Стрижов)
Автоматизация и стандартизация научных исследований (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2010Автоматизация 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
Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)/ФУПМ, осень 2019Авторегрессионное скользящее среднее
Адаптивная композиция моделей прогнозированияАдаптивная селекция моделей прогнозирования
Адаптивные методы прогнозирования временных рядовАдаптивный линейный элементАддитивная регуляризация тематических моделей
Алгебра 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. годаАлгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2014-2015 уч. года
Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2015-2016 уч. годаАлгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2016-2017 уч. годаАлгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2018-2019 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, функций сходства (курс лекций, А.И. Майсурадзе)Анализ 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 средАнализ клиентских сред и коллаборативная фильтрация (виртуальный семинар)Анализ мультиколлинеарности (пример)
Анализ поведения по сигналам носимых устройствАнализ регрессионных остатковАнализ регрессионных остатков (пример)
Анализ сложения большого множества чисел, близких по величинеАнализ соответствийАнализ формальных понятий
Аналитический SQL (курс лекций, А.И.Майсурадзе)/2018H1, ВМКАнкетный скорингАнтиплагиат
Аппроксимация ЛапласаАппроксимация Лапласа (пример)Аппроксимация функции ошибки
БММО (курс лекций)/2013/Задание 1БММО (курс лекций)/2013осень/Задание 1БММО (курс лекций)/2013осень/Задание 2
БММО (курс лекция)/2013/Задание 2Баейсовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020Базовые кафедры МФТИ
Базы данных изображенийБайесовские методы машинного обучения (Спецсеминар)Байесовские методы машинного обучения (Спецсеминар)/2010-2011
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2016Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2017Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2018
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2019Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2020Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2021
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011/Задание 1
Байесовские 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 3Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2014
Байесовские 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)/2015Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/Задание 1
Байесовские 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 2013Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/осень 2013
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, 2010)Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 074, осень 2023
Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2019Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2021
Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2022Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, К.Д. Яковлев, В.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2024Байесовский выбор моделей II (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 074, весна 2024
Байесовский выбор моделей II (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 174, весна 2025Байесовский выбор моделей II (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2022Байесовский выбор моделей II (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2023
Байесовский информационный критерийБайесовский классификаторБайесовское мультимоделирование (лекции, О.Ю. Бахтеев, В.В. Стрижов)/Осень 2021
Барицентры и их приложения (регулярный семинар)Бизнес-аналитика. Использование аналитической платформы Deductor в учебном процессе вуза
БикластеризацияБиномиальное распределениеБиномиальное распределение двух случайных величин
Биномиальное распределение одной случайной величиныБиномиальное распределение с равновероятными успехами испытаний БернуллиБиномиальное распределение с упорядоченными элементами подмножеств
БиоинформатикаБиоинформатика и задачи распознавания в современной биологии (курс лекций, И.Ю. Торшин)
Бонгард, Михаил Моисеевич
Бритва ОккамаБулевы уравнения и проблема SAT
БустингБэггинг
Вапник, Владимир НаумовичВариационный ряд
Вариация и смещениеВведение в машинное обучениеВведение в машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)
Векторная модельВероятностное пространство
Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016
Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2017Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2018Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2019, ВМК
Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2020Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2021Вероятностный латентный семантический анализ
ВероятностьВзвешенное среднее Тьюки
Восстановление зависимостей по эмпирическим данным
Временной рядВременной ряд (библиотека примеров)Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2019
Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, О.Ю. Бахтеев, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2020Выбор оптимального алфавита марковских моделей для распознавания речи (отчет)
Выбор признаков с помощью генетических алгоритмов (пример)Выборка
Выборочный контроль качестваВыделение периодической компоненты временного ряда (пример)
Высшая аттестационная комиссия Российской ФедерацииВычисление второй производной по одной переменнойВычисление второй производной по разным переменным
Вычисление 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-функция
Генетический алгоритмГипергеометрическое распределениеГипотеза компактности
Гипотеза сдвигаГлубинное обучение (курс лекций)/2016
Глубинное обучение (курс лекций)/2017Глубинное обучение (курс лекций)/2018Глубинное обучение (курс лекций)/2019
Глубинное обучение (курс лекций)/2020Глубокое машинное обучение (онлайн-учебник)
Графические модели (курс лекций)/2012
Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 1Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 2Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 3
Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 4Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 5Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 6
Графические модели (курс лекций)/2013Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 1Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 2
Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 3Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 4Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 5
Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 6Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 7Графические модели (курс лекций)/2014
Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 1Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 2Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 3
Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 4Графические модели (курс лекций)/2015Графические модели (курс лекций)/2016
Графические модели (курс лекций)/2017Графические модели (курс лекций)/2018
Группировка категорий и сегментация признаков в логистической регрессии (пример)
ДНК-микрочипДСМ-метод в терминах АФПДвухвыборочный критерий Колмогорова-Смирнова
Двухфакторная непараметрическая модельДвухфакторная непараметрическая модель для неполных данныхДекомпозиция в оптимизации систем (курс лекций, В.И.Цурков)
Декомпозиция в оптимизации систем (курс лекций, В.И.Цурков)/ВопросыДинамическая 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 материаловедения, потенциально имеющие приложение в биологии и медицине - сверхпроводники и дрЗадачи пробного программирования/2018
Задачи распознавания в биоинформатике (ВМК МГУ, К. В. Рудаков, И. Ю.Торшин)Закон больших чисел
Заседания 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)/2008
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2010Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2012Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2014
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2016Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2018Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2020
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2022Интеллектуализация 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)/Научная аĸадемичесĸая стипендия
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/О кафедреИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/ОбъявленияИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Отчеты НИР
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/ПреподавателиИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Прием студентовИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Расписание
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/СтажировкиИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/СтудентыИнтеллектуальные системы (семинар, А.В. Грабовой, В.В. Стрижов)/Осень 2021
Интеллектуальный анализ данныхИнтеллектуальный анализ данных (О.Ю. Бахтеев, В.В. Стрижов)/Осень 2022
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 (ВМК МГУ) / 2021
Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2017Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2018Математические методы анализа текстов (МФТИ) / 2021
Математические методы анализа текстов (курс лекций) / осень 2019Математические методы анализа текстов (курс лекций) / осень 2020
Математические методы анализа текстов (курс лекций, К.В.Воронцов, А.А.Потапенко)Математические методы классификации (курс лекций, К.В. Рудаков)Математические методы прогнозирования/Осень 2022
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 прогнозирования (лекции, А.В. Грабовой, В.В. Стрижов)/Осень 2021Математические методы прогнозирования (лекции, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020
Математические методы прогнозирования (лекции, В.В. Стрижов)/Группы 674, 774, весна 2021Математические методы прогнозирования (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2019Математические методы прогнозирования (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2020
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-19Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-20Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-2017
Математические 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)/Вопросы
Математические модели и методы управления сложных систем (курс лекций, В.И.Цурков)Математические модели и методы управления сложных систем (курс лекций, В.И.Цурков)/ВопросыМатематические основы теории прогнозирования (курс лекций)
Математические основы теории прогнозирования (курс лекций)/2012/Задание СФМатематические 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 землетрясений
Математическое ожиданиеМашина опорных векторовМашинное обучение
Машинное обучение (В.В.Китов, РЭУ им.Плеханова)Машинное обучение (РЭУ)Машинное обучение (курс лекций, В.В.Китов)/2015-2016
Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009
Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/ToDoМашинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/ВопросыМашинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Семестровый курс
Машинное 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 2020Машинное 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 оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2020Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2021Методы парабол (Симпсона) и более высоких степеней (Ньютона - Котеса)
Методы прямоугольников и трапецийМетрикаМетрические 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, ВМКМетрический классификатор
Метрическое сгущениеМинимизация эмпирического риска
Многомерная гусеница, выбор длины и числа компонент гусеницы (пример)Многомерная интерполяция и аппроксимация на основе теории случайных функций
Многомерная 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-ВейджаМодель Тригга-Лича
Модель ХольтаМодель Хольта-Уинтерса

Следующая страница (Модель зависимости)

Личные инструменты