Все статьи

Материал из MachineLearning.

Все страницы | Следующая страница (Однофакторная непараметрическая модель)

AAAI CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE	AAAI Conference on Artificial Intelligence (конференция)	AIC
ALOI	ARIMA	ARMA
ARTM	AR Face Database	AdaBoost
Algorithmic Learning Theory (конференция)	Amod	Amsterdam Library of Object Images
AnyBoost	Application scoring	Artificial Intelligence and Statistics
Artificial Intelligence and Statistics (конференция)	Automation of Scientific Research (lectures by V.V. Strijov)	Autoregressive Integrated Moving Average
Avito-2015	Avito-2016	Avito-2016-2
Avito-2016-Cars	Avito-2016-Goods	Avito-2016/leaderboard
Avito.ru-2014	BIC	Back Propagation+OBD(пример)
Backfitting	BaseGroup Labs	BibTeX
BigARTM	BioID Face Database	Bmmo
CBCL Face Data	CEA	COIL-100
COIL-20	COLT	CRISP-DM
CRISP-DM/Business Understanding	CRISP-DM/Data Preparation	CRISP-DM/Data Understanding
CRISP-DM/Deployment	CRISP-DM/Evaluation	CRISP-DM/Modeling
CV	CVRL Data Sets	ChartLib
CiteSeer	Computational Learning Theory (конференция)	Concept Discovery in Unstructured Data (workshop)
Concept Discovery in Unstructured Data workshop (workshop)	Crisp-dm	Cryptography and Machine Learning
Customer environment analysis	DELVE	Daily electricity price forecasting (report)
Data Mining	Digital signal processing (course master's degree program, Moscow State University )	Dl
Doctoral Consortium of 35th European Conference on Information Retrieval 2013 (конференция)	EM-алгоритм	EM-алгоритм (пример)
EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент	EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент (пример)	EM алгоритм
EM алгоритм (пример)	EURO	EURO (конференция)
European Conference on Operational Research	Experimental Economics and Machine Learning (workshop)	Experimental Economics and Machine Learning (семинар)
FDR	FPI-2015	FRiS-функция
FWER	False discovery rate	GLM
GM	GMDH Shell	Georgia Tech Face Database
Git	Go	IAPR
ICFHR	ICML	IDEF0
IIP	IIP-2014	IIP-9
IS	ISCGAV	IWFHR
Indian Face Database	Intelligent Data Processing: Theory and Applications/2016	Intelligent Data Processing: Theory and Applications/2016/
Intelligent Data Processing: Theory and Practice/2016/	Intelligent Data Processing: Theory and Practice/2016/en	International Conference of Machine Learning and Cibernatics (конференция)
International Conference of Machine Learning and Cybernetics (конференция)	International Conference on Data Mining	International Conference on Data Mining (конференция)
International Conference on Formal Concept Analysis(конференция)/2015	International 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
JMLDA/Fig	JMLDA/MVR	Jerry Wu Photometric Image Database
Joone	Journal of Machine Learning Research	KNN
Knowledge Discovery and Data Mining	Knowledge Discovery and Data Mining (конференция)	LARS
LDA	LaTeX	LinguaStream
M1	MATLAB	MIPT ML 2016 Spring
ML	ML:C	ML:ML
ML:АДМ	ML:ВУ	ML:ДИН
ML:И	ML:КР	ML:ПИС
ML:ПС	ML:РСИ	ML:С
ML:СИ	MLA	MMPR
MNIST database of handwritten digits	MOTP	MVR
MVR Composer	Machine Learning	Machine Learning and Data Analysis (Strijov's practice)
Machine Learning and Data Analysis (Strijov's practice)/4th year, fall	Machine Learning and Data Analysis (Strijov's practice)/Group 174, spring 2014	Machine Learning and Data Analysis (Strijov practice)/Group 074, Fall 2013
Matlab	Maxima	Mestetskiy
Mestetskiy Leonid	MiKTeX	Mmp
Mmpsem	Mo	Moex-2016
Momo	Morphmodels	NIPS
NIST Mugshot Identification Database	NVIDIA	Neural Information Processing Systems (конференция)
Neural network	OBD	Opt
Optimal brain surgery	Oracle Inequalities in Empirical Risk Minimization and Sparse Recovery Problems	P-Value
PLSA	PTM-Vorontsov	Pa
Pa2	Partitions-cf	Pattern Recognition and Machine Intelligence (конференция)
Predictive modelling and optimization (chair MIPT)	Psad	Pyomo
Python	R	RBF
ROC-кривая	RVM	RapidMiner
Reality check Уайта	Recogmission	Reinforcement learning
ResearchIndex	Rough Sets	Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining and Granular Computing (конференция)
SIAM Journal on Imaging Sciences	SOCR	SOIL-47
SOM	SVD	SVM
SVM для линейно неразделимой выборки (пример)	SVM для линейно разделимой выборки (пример)	SVM регрессия (пример)
Semi-supervised learning	Semi-supervised lerning	Sheffield Face Database
Similarity Miner (виртуальный семинар)	Simple linear regression	Smais
SourceForge	Support Vector Machine	Surrey Object Image Library
TS	The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD)	The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (конференция)
The NORB Dataset	The ORL Database of Faces	Transduction
Transductive learning	UCI	UMIST Face Database
U Bern Face Database	VIF	VSM
Variance inflation factor	Vector space model	Vetrov
Vetrovsem	VisTex	Vokov
VorontsovPTM	WEKA	WM-критерий
Yale Face Database	Yale Face Database B	Ёмкость
АВО	АГОРА	АКС
АН СССР	АРТМ	Автокорреляционная функция
Автокорреляция	Автоматизация и стандартизация научных исследований (практика, В.В. Стрижов)	Автоматизация и стандартизация научных исследований (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2010
Автоматизация научных исследований (курс лекций, В.В. Стрижов)	Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)	Авторегрессионное интегрированное скользящее среднее
Авторегрессионное скользящее среднее	Агора	Адаптивная композиция моделей прогнозирования
Адаптивная селекция моделей прогнозирования	Адаптивные методы прогнозирования временных рядов	Адаптивный линейный элемент
Аддитивная регуляризация тематических моделей	Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей	Алгебра 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. года	Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2015-2016 уч. года	Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2016-2017 уч. года
Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/информация для второкурсников	Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/правила для постоянных участников	Алгебраические методы обработки данных (курс лекций, Журавлёв Ю.И.)
Алгебраические методы синтеза корректных алгоритмов анализа данных (конференция)	Алгоритм	Алгоритм AdaBoost
Алгоритм AnyBoost	Алгоритм FRiS-СТОЛП	Алгоритм INCAS
Алгоритм LISTBB	Алгоритм LOWESS	Алгоритм Trust-Region
Алгоритм Левенберга-Марквардта	Алгоритм СТОЛП	Алгоритм ФОРЕЛЬ
Алгоритм ФОРЭЛ	Алгоритм ФорЭл	Алгоритм ближайших соседей
Алгоритм вычисления оценок	Алгоритм имитации отжига	Алгоритм обучения
Алгоритмы, модели, алгебры	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	Алгоритмы классификации основанные на сравнении графов	Алгоритмы повышения качества смазанных изображений
Анализ выживаемости	Анализ графов, сетей и функций сходства (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/2018H1, ВМК	Анализ данных о посещаемости сайтов с помощью АФП
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 остатков	Анализ регрессионных остатков (пример)	Анализ сложения большого множества чисел, близких по величине
Анализ соответствий	Анализ формальных понятий	Аналитический SQL (курс лекций, А.И.Майсурадзе)/2018H1, ВМК
Анкетный скоринг	Антиплагиат	Аппроксимация Лапласа
Аппроксимация Лапласа (пример)	Аппроксимация функции ошибки	Асимметрия
Асимптотически несмещенная оценка	Асимптотически несмещённая оценка	БММО (курс лекций)/2013/Задание 1
БММО (курс лекций)/2013осень/Задание 1	БММО (курс лекций)/2013осень/Задание 2	БММО (курс лекция)/2013/Задание 2
Базовые кафедры МФТИ	Базы данных изображений	Байесовские методы машинного обучения (Спецсеминар)
Байесовские методы машинного обучения (Спецсеминар)/2010-2011	Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2016	Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2017
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2018	Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)	Байесовские 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 1	Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011/Задание 2	Байесовские 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)/2014	Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2014/Задание 1	Байесовские 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 1	Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/Задание 2	Байесовские 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 2013	Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, 2009)	Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, 2010)
Байесовский информационный критерий	Байесовский классификатор	Барицентры и их приложения (регулярный семинар)
Безусловный и условный нелинейный МНК	Бизнес-аналитика. Использование аналитической платформы Deductor в учебном процессе вуза	Бикластеризация
Биномиальное распределение	Биномиальное распределение двух случайных величин	Биномиальное распределение одной случайной величины
Биномиальное распределение с равновероятными успехами испытаний Бернулли	Биномиальное распределение с упорядоченными элементами подмножеств	Биоинформатика
Биоинформатика и задачи распознавания в современной биологии (курс лекций, И.Ю. Торшин)	Биоинформатика и задачи распознавания в современной биологии (курс лекций, И.Ю. Торшин, 2010)	Бммо
Бонгард	Бонгард, Михаил Моисеевич	Бонгард Михаил
Бритва Оккама	Булевы уравнения и проблема SAT	Бустинг
Быстрый алгоритм нахождения метрических сгущений с использованием матрицы парных расстояний в ранговых шкалах.	Бэггинг	ВАК
ВМК	ВМК МГУ	ВМиК
ВМиК МГУ	ВТМ	ВЦ РАН
ВЦ РАН	Валерий Козлов	Вапник, Владимир Наумович
Вапник Владимир Наумович	Вариационный ряд	Вариация и смещение
Введение в машинное обучение	Вектор средних	Векторная модель
Вероятностное пространство	Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)	Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015
Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016	Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2017	Вероятностный латентный семантический анализ
Вероятность	Вероятность переобучения	Взвешенное среднее Тьюки
Владимир Вапник	ВоронцовВТМ	Восстановление зависимостей по эмпирическим данным
Временной ряд	Временной ряд (библиотека примеров)	Выбор оптимального алфавита марковских моделей для распознавания речи (отчет)
Выбор признаков логистической регрессии(пример)	Выбор признаков с помощью генетических алгоритмов (пример)	Выборка
Выборочный контроль качества	Выделение периодической компоненты временного ряда (пример)	Высшая аттестационная комиссия
Высшая аттестационная комиссия Российской Федерации	Вычисление второй производной по одной переменной	Вычисление второй производной по разным переменным
Вычисление гиперпараметров при различных гипотезах порождения данных (пример)	Вычисление матриц Якоби и Гессе	Вычисление обратной матрицы, её бесполезность. Вычисление определителя
Вычисление определителя	Вычисление функций	Вычислительная сложность
Вычислительные задачи математической биологии (курс лекций, С.А. Махортых, А.Н. Панкратов)	Вычислительный центр РАН	Вычислительный центр им. А. А. Дородницына Российской академии наук
Выявление периодической компоненты временных рядов при помощи автокорреляционной функции и разложения в ряд Фурье (пример)	ГМ	Гамма-функция
Генетический алгоритм	Гипергеометрическое распределение	Гипотеза компактности
Гипотеза сдвига	Глубинное обучение (курс лекций)	Глубинное обучение (курс лекций)/2016
Глубинное обучение (курс лекций)/2017	Глубинное обучение (курс лекций)/2018	Го
Градиентный бустинг	Графические модели (курс лекций)	Графические модели (курс лекций)/2012
Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 1	Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 2	Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 3
Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 4	Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 5	Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 6
Графические модели (курс лекций)/2013	Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 1	Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 2
Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 3	Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 4	Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 5
Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 6	Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 7	Графические модели (курс лекций)/2014
Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 1	Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 2	Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 3
Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 4	Графические модели (курс лекций)/2015	Графические модели (курс лекций)/2016
Графические модели (курс лекций)/2017	Графические модели (курс лекций)/2018	Графические модели (курс лекций)/Задание 1
Гребневая регрессия	Группа YАД, весна 2016	Группировка категорий и сегментация признаков в логистической регрессии (пример)
ДНК-микрочип	ДСМ-метод в терминах АФП	Двухвыборочный критерий Колмогорова-Смирнова
Двухфакторная непараметрическая модель	Двухфакторная непараметрическая модель для неполных данных	Динамическая классификация при распознавании рукописного и поврежденного текста.
Дисперсионный анализ	Дисперсия остатков	Доверительные интервалы для параметров регрессии
Доверительный интервал	Доверительный интервал для дисперсии шума	Доверительный интервал для коэффициентов регрессии
Документирование функций Matlab	Долгосрочное прогнозирование ежедневных цен на электроэнергию (пример)	Достаточная оценка
Достаточная статистика	Достаточность	Достигаемый уровень значимости
ЕМ-алгоритм	ЕМ-алгоритм, его модификации и обобщения	Журавлев, Юрий Иванович
Журавлёв, Юрий Иванович	Журавлёв Юрий Иванович	Журнал вычислительной математики и математической физики
Журнал по исследованию изображений	Журнал по исследованию изображений (SIAM Journal on Imaging Sciences)	Журналы
Журналы ВАК по тематике ресурса	Заглавная страница	Загоруйко, Николай Григорьевич
Задача классификации	Задача предсказания отклика клиентов ОТП Банка (конкурс)	Задача регрессии
Задачи анализа данных в бизнес-аналитике (семинар К. В. Воронцова)	Задачи пробного программирования	Задачи пробного программирования/2018
Задачи распознавания в биоинформатике (ВМК МГУ, К. В. Рудаков, И. Ю.Торшин)	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
ИОИ	ИС	ИС/НИР
ИТиС	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	Интеллектуализация обработки информации (конференция)	Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2008
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2010	Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2012	Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2014
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2016	Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2018	Интеллектуализация обработки информации (конференция)/Вики-ресурс MachineLearning.RU: концепция и перспективы
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)	Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Курсы	Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Материалы
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/О кафедре	Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Объявления	Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Отчеты НИР
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Преподаватели	Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Прием студентов	Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Расписание
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Стажировки	Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Студенты	Интеллектуальные системы МФТИ/Преподаватели
Интеллектуальный анализ данных	Интервальная оценка	Интернет-математика
Интерполяция каноническим полиномом	Интерполяция каноническим полиномом (Василий Дерябин)	Интерполяция кубическими сплайнами
Интерполяция полиномами Лагранжа и Ньютона	Интерполяция функций двух переменных, проблема выбора узлов	Интерпретируемая модель машинного обучения
Информационные технологии и системы (конференция)	Информационный критерий Акаике	Искусственная нейронная сеть
Искусственные нейронные сети	Искусственный интеллект	Использование метода Белсли для прореживания признаков
Использование технологий NVIDIA для решения задач глубокого обучения	Исследование данных о посещаемости сайтов с помощью методов анализа формальных понятий	Исследование скорости сходимости параметров и гиперпараметров (пример)
Исследование устойчивости оценок ковариационной матрицы параметров	Исследования по машинному обучению (Электронный журнал)	Исчисления высказываний классической и интуиционистской логик (курс лекций, С.И. Гуров)
Исчисления высказываний классической логики (курс лекций, С.И. Гуров)	Итоги конкурса предсказания отклика клиентов ОТП Банка	Как обучаются машины? Научно-популярная статья
Карта Кохонена	Карты Кохонена	Кафедра Рудакова
Квадратичный дискриминант	Квантиль	Классификация
Классификация пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями (отчет)	Кластеризация	Кластеризация графов без использования метрик (пример)
Ковариационная матрица	Ковариационный анализ	Козлов, Валерий Васильевич
Козлов Валерий Васильевич	Коллаборативная фильтрация	Коллекции документов для тематического моделирования
Коллекция учебных задач	Комбинаторная статистика	Комбинаторная теория переобучения
Комбинаторная теория переобучения (виртуальный семинар)	Комбинаторные и логические методы анализа данных (курс лекций, С.И. Гуров)	Компания Forecsys
Компания Recogmission	Компания SAS Institute	Компьютерные методы обработки сигналов (курс лекций, О.В. Красоткина)/2013, ММП
Конкордация Кенделла	Конкурс Avito-2015: Распознавание отклика на маркетинговое предложение	Конкурс Avito-2015: Распознавание отклика на маркетинговое предложение/Рейтинг участников
Конкурс Avito-2016: Распознавание категории объявления	Конкурс Avito-2016: Распознавание категории объявления/Рейтинг участников	Конкурс Avito-2016: Распознавание марки и модели автомашин на изображениях
Конкурс Avito-2016: Распознавание марки и модели автомашин на изображениях/Рейтинг участников	Конкурс Avito.ru-2014: распознавание контактной информации на изображениях	Конкурс Avito.ru-2014: распознавание контактной информации на изображениях/Рейтинг участников
Конкурс CardioQVARK: разработка алгоритма определения курящего человека по его кардиограмме.	Конкурс IEEE ICDM: дорожно-транспортные прогноз для интеллектуальных GPS-навигации	Конкурс IEEE ICDM: дорожно-транспортные прогнозы для интеллектуальной GPS-навигации
Конкурс ML Boot Camp - лето 2016	Конкурс Московской Биржи-2016	Конкурс ФПИ-2015: Распознавание лиц людей
Конкурс по распознаванию контактной информации на изображениях (Конкурс Avito.ru 2014)	Конкурс предсказание затрат рекламодателя в системе контекстной рекламы	Конструктивное построение множества суперпозиций
Контроль качества в анализе ДНК-микрочипов	Контроль качества чипов в анализе ДНК-микрочипов	Контрольная выборка
Конференция по анализу изображений, сетей и текстов (АИСТ 2012) (конференция)	Коррелограмма	Корреляционная матрица
Корреляция Мэтьюса	Кортеж	Коэффициент асимметрии
Коэффициент детерминации	Коэффициент корреляции Кенделла	Коэффициент корреляции Пирсона
Коэффициент корреляции Спирмена	Коэффициент разнообразия	Коэффициент эксцесса
Краткосрочное прогнозирование почасовых цен на электроэнергию (пример)	Кривая ошибок	Кривая ошибок (ROC curve)
Криптография	Криптография и машинное обучение	Критерии Жанга
Критерии нормальности	Критерии однородности	Критерии согласия
Критерий KPSS	Критерий Аббе-Линника	Критерий Акаике
Критерий Андерсона-Дарлинга	Критерий Ансари—Бредли	Критерий Бартелса
Критерий Бартлета	Критерий Бартлетта	Критерий Бройша-Пагана
Критерий Вальда-Вольфовица	Критерий Ван-дер-Вардена	Критерий Ван дер Вардена
Критерий Ватсона	Критерий Гехана	Критерий Давидсона-Маккиннона
Критерий Джонкхиера	Критерий Диболда-Мариано	Критерий Диболда Мариано
Критерий Зигеля-Тьюки	Критерий Зигеля–Тьюки	Критерий Клотца
Критерий Кокрена	Критерий Кокс-Стюарта	Критерий Кокса-Стюарта
Критерий Колмогорова-Смирнова	Критерий Краскела-Уоллиса	Критерий Купера
Критерий Лемана-Розенблатта	Критерий Льюнга-Бокса	Критерий Мак-Нимара
Критерий Неменьи	Критерий Пейджа	Критерий Стьюдента
Критерий Тьюки	Критерий Тьюки-Крамера	Критерий Уилкоксона-Манна-Уитни
Критерий Уилкоксона двухвыборочный	Критерий Уилкоксона для связных выборок	Критерий Фишера
Критерий Фостера-Стюарта	Критерий Фридмана	Критерий Хартли
Критерий Чоу	Критерий Шапиро-Уилка	Критерий асимметрии и эксцесса
Критерий знаков	Критерий знаковых рангов Уилкоксона	Критерий нормальности
Критерий однородности	Критерий омега-квадрат	Критерий серий
Критерий согласия	Критерий стьюдентизированного размаха	Критерий хи-квадрат
Критерий экстремумов	Критическая область критерия	Кросс-валидация
ЛДА	Лассо	Лассо Тибширани
Линейная регрессия	Линейная регрессия (пример)	Линейный дискриминант Фишера
Линейный дискриминантный анализ	Линейный классификатор	Логико-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-анализ	Логическая закономерность
Логический анализ данных в распознавании (курс лекций, Е.В. Дюкова)	Логическое программирование (практикум, Д.В.Михайлов)	Логранговый критерий
М-оценка	МГУ	МГУА
МИАН	МЛР	ММП
ММРО	МНК	МОТП
МОТП/2011	МОТП/2012	МФТИ
Мазуров, Владимир Данилович	Максимальная совместная подсистема	Марковский алгоритм кластеризации
Математика. Компьютер. Образование.	Математика. Компьютер. Образование. (конференция)	Математическая статистика
Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2017	Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2018	Математические методы анализа текстов (курс лекций, К.В.Воронцов, А.А.Потапенко)
Математические методы классификации (курс лекций, К.В. Рудаков)	Математические методы прогнозирования (кафедра ВМК МГУ)	Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Дипломные работы	Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Доска объявлений	Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Материалы	Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Новый дизайн	Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/О кафедре
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Персональный состав	Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Просеминар	Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Расписание
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Спецкурсы-спецсеминары	Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Старый дизайн	Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Учебный план
Математические методы прогнозирования (курс лекций, А.М. Шурыгин)	Математические методы распознавания образов	Математические методы распознавания образов (конференция)
Математические методы распознавания образов (конференция)/ММРО-16. Все доклады	Математические методы распознавания образов (конференция)/ММРО-17. Симпозиум молодых ученых	Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-14
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-15	Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-16	Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-17
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-18	Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-2017	Математические методы распознавания образов (курс лекций, А.Е. Лепский, А.Г. Броневич)
Математические 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)	Математические основы теории прогнозирования (курс лекций, Ю.И. Журавлев, Д.П. Ветров)/2011/Задание СФ
Математический институт им. В. А. Стеклова РАН	Математический институт им. В. А. Стеклова Российской академии наук	Математический прогноз даты сильных землетрясений
Математическое ожидание	Машина опорных векторов	Машинное обучение
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)	Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009	Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/ToDo
Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Вопросы	Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Семестровый курс	Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Форма отчета
Машинное обучение (курс лекций, Н.Ю.Золотых)	Машинное обучение (курс лекций, СГАУ, С.Лисицын)	Машинное обучение (семинар, ММП ВМиК)
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)	Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2012	Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2013-2014 год, весна
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2013-2014 год, осень	Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, весна	Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень/Лабораторная работа 1	Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень/Лабораторная работа 2	Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2015-2016 год, весна
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2015-2016 год, осень	Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/Виртуальная машина	Машинное обучение и анализ данных (журнал)
Машинное обучение и анализ данных (журнал)/Оформление графиков	Машинное обучение и обучаемость: сравнительный обзор	Машинное обучение и обучаемость: сравнительный обзор ( В.И.Донской)
Медиальное множество	Медиана	Медиана (статистика)
Медианный критерий	Международная ассоциация распознавания образов	Международная ассоциация распознавания образов (IAPR)
Международная конференция по новым возможностям распознавания рукописного ввода	Международный стандарт представления чисел с плавающей точкой в ЭВМ	Метод LSD
Метод k ближайших соседей (пример)	Метод k взвешенных ближайших соседей (пример)	Метод Белсли
Метод Бенджамини-Иекутиели	Метод Бенджамини-Хохберга	Метод Бокса-Кокса
Метод Лапласа	Метод Монте-Карло	Метод Натаниеля Мейкона (N.Macon) поиска исходных приближений для случая почти равных корней
Метод Нелдера-Мида	Метод Ньютона-Гаусса	Метод Ньютона. Метод Стеффенсена
Метод Ньютона. Метод Стеффенсена.	Метод Ньютона. Проблема области сходимости. Метод парабол. Совмещение методов Ньютона и парабол	Метод Парзеновского окна (пример)
Метод Холма	Метод ближайшего соседа	Метод ближайших соседей
Метод главных компонент	Метод градиентного спуска	Метод группового учета аргументов
Метод группового учёта аргументов	Метод дихотомии	Метод золотого сечения. Симметричные методы
Метод к ближайших соседей	Метод касательных (Ньютона-Рафсона)	Метод максимального правдоподобия
Метод множественных сравнений Шеффе	Метод наибольшего правдоподобия	Метод наименьших квадратов
Метод наименьших квадратов с итеративным пересчётом весов	Метод наименьших углов (пример)	Метод настройки с возвращениями
Метод обучения	Метод опорных векторов	Метод парзеновского окна
Метод парзеновского окна (пример)	Метод покоординатного спуска	Метод потенциального бустинга
Метод потенциальных функций	Метод потенциальных функций с размещением реперных объектов в 1 классе	Метод простых итераций
Метод релевантных векторов	Метод секущих	Метод сопряжённых градиентов
Метод стохастического градиента	Метод штрафных функций	Методика Belsley
Методы 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 анализа текстов (спецсеминары, К.В. Воронцов)/2017-2018 год	Методы деконволюции изображений	Методы дихотомии
Методы исключения Гаусса	Методы исключения Гаусса, выбор главного элемента, итеративное улучшение результата	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)	Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012	Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 1
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 2	Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 3	Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2014
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2015	Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2016	Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2017
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2018	Методы парабол (Симпсона) и более высоких степеней (Ньютона - Котеса)	Методы прямоугольников и трапеций
Метрика	Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)	Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/2018H1, ВМК
Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/до 2017, ВМК	Метрический классификатор	Метрическое сгущение
Минимизация эмпирического риска	Ммпсем	Многомерная выборка
Многомерная гусеница, выбор длины и числа компонент гусеницы (пример)	Многомерная интерполяция и аппроксимация на основе теории случайных функций	Многомерная линейная регрессия
Многомерная случайная величина	Многомерное наблюдение	Многомерное нормальное распределение
Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов	Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов (конференция)	Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов (семинар)
Множественная проверка гипотез	Мо	Моделирование мышления(школа Бонгарда)
Моделирование мышления (школа Бонгарда)	Модель Бокса-Дженкинса	Модель Брауна
Модель МакКаллока-Питтса	Модель Тейла-Вейджа	Модель Тригга-Лича
Модель Хольта	Модель Хольта-Уинтерса	Модель алгоритмов
Модель зависимости	Модель панельных данных с временны́ми эффектами	Модель панельных данных с фиксированными эффектами
Модель панельных данных со случайными эффектами	Модифицированная ортогонализация Грама-Шмидта	Момент
Моменты случайной величины	Момо	Монотонная коррекция
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова	Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова	Московский физико-технический институт
Московский физико-технический институт (государственный университет)	Мощность критерия	Мультиколлинеарность
Мультиномиальное распределение зависимых случайных величин	Мультиномиальное распределение независимых случайных величин	Мультиномиальное распределение с равновероятными успехами испытаний Бернулли
Мультиномиальное распределение с упорядоченными элементами подмножеств	Муравьиные алгоритмы	Наивный байесовский классификатор
Написание отчётов и статей (рекомендации)	Научно-исследовательская работа (рекомендации)	Научно-образовательный центр при МИАН
Научные конференции	Научные семинары по анализу текстов в ШАДе, 2018/2019 год	Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2018
Нейрокриптография	Нейронная сеть	Нейронная сеть Кохонена
Нейронные сети	Нейросети	Нейросеть
Нелинейная регрессия	Непараметрическая регрессия	Непараметрическая регрессия: ядерное сглаживание
Непрерывные морфологические модели и алгоритмы (курс лекций, Л.М. Местецкий)	Неравенство Бонферрони	Несмещенная оценка
Несмещённая оценка	Несмещённость	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	Новости
Нормализация ДНК-микрочипов	Нормальное распределение	Нулевая гипотеза
Нуль-гипотеза	Оverfitting	Обзорные статьи на английском языке
Обнаружение жизненного цикла товаров (отчет)	Обобщающая способность	Обобщенная линейная модель
Обобщённая линейная модель	Обобщённое среднее	Обработка и распознавание изображений (курс лекций, Л.М. Местецкий)
Обучаемые сети векторного квантования	Обучающая выборка	Обучение без учителя
Обучение по предпочтениям	Обучение по прецедентам	Обучение с подкреплением
Обучение с учителем	Обучение с учителем. Многомерная интерполяции и аппроксимация. Обобщение на основе теории случайных функций. Вариант точного решения.	Общество промышленной и прикладной математики (SIAM)
Объединённая модель панельных данных	Оверфиттинг	Одномерная линейная регрессия
Однослойные сети RBF для решения задач регрессии (пример)	Однослойный персептрон	Однослойный персептрон (пример)

Следующая страница (Однофакторная непараметрическая модель)

Источник — «http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A1%D0%BB%D1%83%D0%B6%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F:Allpages»

Все статьи

Материал из MachineLearning.

Просмотры

Личные инструменты

Навигация

Поиск

Инструменты