Все статьи

Материал из MachineLearning.

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

Объединённая модель панельных данныхОдномерная линейная регрессия
Однослойные сети RBF для решения задач регрессии (пример)Однослойный персептрон (пример)
Однофакторная непараметрическая модельОднофакторная параметрическая модельОписание окрестности точки наибольшего правдоподобия моделей (пример)
Описательная статистикаОпределение гиперпараметров для MVR
Оптимальное прореживание нейронных сетейОптимальное прореживание нейронных сетей (пример)
Оптимизация ассортимента торговых точек (задача с данными)Оптимизация и ее приложения (регулярный семинар)Основы искусственного интеллекта и систем, основанных на знаниях (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)
Основы искусственного интеллекта и систем, основанных на знаниях (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)/ВопросыОсновы обобщенного спектрально-аналитического метода и его приложения (курс лекций, Ф.Ф. Дедус)Остаточная сумма квадратов
Отчет о выполнении исследовательского проекта (практика, В.В. Стрижов)Оценивание дискретных распределений при дополнительных ограничениях на вероятности некоторых событий (виртуальный семинар)
Оценивание плотности распределенияОценка обобщающей способности (японская притча)
Оценка параметров смеси моделейОценка сложности регрессионных моделей (пример)
Оценка эффективности природоохранных программ (пример)Ошибки вычислений
Павловский, Юрий Николаевич
Пакеты прикладных программ (семинары)/2017
Парадокс хи-квадратПарадоксы мультиномиального распределенияПараллельные вычисления в Matlab
ПереобучениеПерсептрон
ПлоидностьПлоская фигураПовышение точности прогнозов на данных Netflix с помощью построения алгоритмических композиций (отчет)
Подготовка презентаций (рекомендации)Поиск нелинейной модели поверхности Мохоровичича (пример)Поиск сходства текстовых документов с помощью частых замкнутых множеств признаков
Полезные ссылкиПолигон алгоритмов
Полигон алгоритмов/TODO-листПолигон алгоритмов/Взаимодействие с пользовательскими алгоритмами
Полигон алгоритмов/ДокументацияПолигон алгоритмов/Мастер загрузки алгоритмовПолигон алгоритмов/Мастер загрузки задач
Полигон алгоритмов/Мастер формирования отчетаПолигон алгоритмов/Общий отчёт задачи-алгоритмыПолигон алгоритмов/Подробный отчет по задаче
Полигон алгоритмов/Подробный отчёт задача-алгоритмПолигон алгоритмов/Пошаговая реализация собственного алгоритмаПолигон алгоритмов/Права доступа к объектам Системы
Полигон алгоритмов/Формат данных задачиПолигон алгоритмов/Формат результатов тестирования алгоритма на задаче
Полигон алгоритмов коллаборативной фильтрации
Поправка БонферрониПорождение и выбор авторегрессионных моделейПорождение линейных регрессионных моделей (постановка задачи)
Порождение нелинейных регрессионных моделей (пример)Построение графа дорог по данным о треках транспортных средств (задача с данными)Построение интегральных индикаторов по ранговым признакам (пример)
Правило ХэббаПрактикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008
Практикум на ЭВМ (317)/2011-2012Практикум на ЭВМ (317)/2012-2013
Практикум на ЭВМ (317)/2012-2013/AutoencoderПрактикум на ЭВМ (317)/2013-2014Практикум на ЭВМ (317)/2013-2014/BackgroundSubtraction
Практикум на ЭВМ (317)/2013/Коды БЧХПрактикум на ЭВМ (317)/2014-2015Практикум на ЭВМ (317)/2014/Коды БЧХ
Практикум на ЭВМ (317)/2015-2016Практикум на ЭВМ (317)/2016-2017Практикум на ЭВМ (317)/2017-2018
Практикум на ЭВМ (317)/2018 (весна)Практикум на ЭВМ (317)/2018 (осень)Практикум на ЭВМ (317)/2019 (весна)
Практикум на ЭВМ (317)/AutoencoderПрактикум на ЭВМ (417)/2016
Практикум на ЭВМ (417)/2017Практикум на ЭВМ (417)/2018Предобработка данных ДНК-микрочипов
ПредрассудокПредсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/Курсы
Предсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/МатериалыПредсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/О кафедреПредсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/Объявления
Предсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/ПреподавателиПредсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/РасписаниеПредсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/Студенты
Предсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/Учебный планПредсказывающие неравенства в задаче эмпирической минимизации риска (виртуальный семинар)Преподавание машинного обучения
Признаковое описаниеПрикладная алгебра (курс лекций, С.И. Гуров)
Прикладная алгебра (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)
Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2006Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2007
Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 374, осень 2008Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2009Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2011
Прикладной статистический анализ данных (ФУПМ, курс лекций, 2017)Прикладной статистический анализ данных (курс лекций, 2017)Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2016 года)
Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2017 года)Прикладные методы восстановления зависимостей в сложноорганизованных данных (курс лекций, О.В.Красоткина)Прикладные методы прогнозирования и анализа данных (спецсеминар, В.В. Рязанов)
Прикладные системы распознавания и прогнозирования (курс лекций)Применение интерполирования при дифференцированииПрименение интерполяции для решения уравнений
Применение метода главных компонентПрименение сплайнов для численного интегрированияПричинность по Грейнджеру
Пробит-анализПроведение поверхностей наилучшего приближенияПроверка гипотезы наличия тренда для количества посетителей сервиса "Яндекс Кубок"
Проверка гипотезы наличия тренда для количества посетителей сервиса "Яндекс Открытки"Проверка статистических гипотез
ПрогнозированиеПрогнозирование временных рядов методом SSA (пример)Прогнозирование ежедневных цен на электроэнергию (отчет)
Прогнозирование класса третичной структуры белка по первичной (пример)Прогнозирование количества телефонных звонков клиентов телекоммуникационной компанииПрогнозирование концентрации кислорода в выхлопных газах дизельного двигателя (пример)
Прогнозирование макроэкономических показателей с помощью векторной авторегрессии (пример)Прогнозирование объемов грузовых железнодорожных перевозокПрогнозирование объемов продаж групп товаров (отчет)
Прогнозирование объемов продаж новых товаров (отчет)Прогнозирование плотностиПрогнозирование плотности транспортного потока
Прогнозирование финансовых пузырей (пример)Прогнозирование формы множества
Прогнозирование функциями дискретного аргумента (пример)Проклятие размерностиПропорциональный выбор
Прореживание двухслойной нейронной сети (пример)
Простой итерационный алгоритм сингулярного разложенияПростой случайный выборПрофиль компактности
Процедура Каплана-МейераПсевдообратная матрица
Радемахеровская сложностьРазмерность Вапника-ЧервоненкисаРазнообразие
Разработка алгоритмов ранговой регрессии для кредитного скоринга (отчет)
Ранговая корреляцияРанговые критерии
Распознавание изображений с применением текстурного анализа на основе карт КохоненаРаспознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии (конференция)
Распределение ПуассонаРаспределение СтьюдентаРаспределение Фишера
Распределение хи-квадратРаспространение ошибок
Расстояние КукаРасщепление транспортных потоковРациональная интерполяция
Регрессионная модельРегрессионный анализ
Рейтинг международных научных конференций
Рекомендации по доработке магистерской диссертацииРелаксационные методыРепозиторий UCI
Решающее деревоРешение переопределённой СЛАУРидж-регрессия
Робастное оцениваниеРоссийская академия наукРоссийский фонд фундаментальных исследований
Ротационная панельРудаков, Константин ВладимировичРуководство исследовательскими проектами (практика, В.В. Стрижов)
Связанный Байесовский выводСезонность
Семинар К. В. Рудакова
Семинар Л.М. МестецкогоСеминар Ю.И. Журавлева
Сеть радиальных базисных функцийСимвольная регрессияСимвольная регрессия и структурное расстояние между моделями (пример)
Сингулярное разложение
Система линейных алгебраических уравненийСистемное программирование (кафедра ВМК МГУ)Системы и средства представления знаний (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)
Системы и средства представления знаний (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)/ВопросыСистемы искусственного интеллекта (курс лекций, Д.В.Михайлов)
Скайп (Skype)Скользящий контроль
Слабая вероятностная аксиоматикаСледящий контрольный сигнал
Словарь терминов машинного обученияСложение большого множества чисел, существенно отличающихся по величинеСлучайная величина
Современные методы распознавания и синтеза речи (курс лекций)/2018Современные методы распознавания и синтеза речи (курс лекций)/2019Современный анализ данных в различных предметных областях: технологии, практика применения (курс лекций, О.В. Сенько, А.И. Майсурадзе)
Сообщения по прикадной математике ВЦ РАН (стилевой файл)Соревнование Inventum Data Mining Contest
Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» (2013 год)
Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» (2014 год)
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2011Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2012Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2013
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2014Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2015Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2016
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2017Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2018Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2010
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2011Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2012Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2013
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2014Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2015Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2016
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2017Спецсеминар "Новые методы в распознавании образов и прогнозировании"
Способы кластеризаци на графеСравнение алгоритмов классификации для кредитного скоринга (отчет)
Сравнение временных рядов при авторегрессионном прогнозе (пример)Сравнение методов предобработки данных ДНК-микрочипов
Среднее, взвешенное по расстояниюСтандартизация задач с помощью замены переменных
Статистика (функция выборки)Статистика Дарбина-УотсонаСтатистика случайных процессов (курс лекций, ФКН ВШЭ)
Статистические свойства МНК-оценок коэффициентов регрессииСтатистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2008Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2010
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2011Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2011, ФУПМСтатистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2012
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2012, ФУПМСтатистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2013Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2013, ФУПМ
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМСтатистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/1
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/2Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/3Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/4
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014/1Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014/2Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014/3
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015, ФУПМСтатистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015, ФУПМ/1
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015, ФУПМ/2Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015, ФУПМ/3Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015/1
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015/2Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015/3Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ММП
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ММП/2Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ММП/3Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ФУПМ
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ФУПМ/1Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ФУПМ/2Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ФУПМ/3
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016/1Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/Чувствительность двухвыборочного критерия Стьюдента (пример)Статистический кластерный анализ (регулярный семинар)
Статистический отчет при создании моделей
Статистическое обучение, выбор моделей и бутстреп (регулярный семинар)Статистическое оцениваниеСтохастический градиентный спуск
СтратификацияСтруктурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011
Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011/Задание 1Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011/Задание 2Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций) / Задание 2
Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций, А.С. Конушин, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, О.В. Баринова, В.С. Конушин, 2009)Структурные модели и глубинное обучение (регулярный семинар)
Суммаризация в анализе ДНК-микрочиповСходимость по вероятностиСэмплирование
Таблица сопряженности
Тематическое моделированиеТеорема Мерсера
Теорема НовиковаТеорема схемыТеория Валианта
Теория Вапника-ЧервоненкисаТеория вычислительного обучения
Теория измеренийТеория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К. В. Воронцов)Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К. В. Воронцов)/2010
Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К. В. Воронцов)/2011
Теория сложности вычисленийТеория статистического обучения
Теория статистического обучения (курс лекций, Н. К. Животовский)Технологии организации данных (курс лекций, С.К.Дулин)
Технологии организации данных (курс лекций, С.К.Дулин)/ВопросыТехнология активных баз знаний (курс лекций, С.К.Дулин)Технология активных баз знаний (курс лекций, С.К.Дулин)/Вопросы
Технология информационного анализа электрокардиосигналовТочный тест Фишера
Трансдуктивное обучениеТранспортное моделирование, онлайн и huge-scale оптимизация
Требования к кандидатской диссертацииТрендТригонометрическая интерполяция
Тупиковые тестыУлучшение сканированного текста (виртуальный семинар)
Уровень значимостиУчебная литература по анализу данных и машинному обучению (рекомендации)
Фактор инфляции дисперсии
Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУФакультет компьютерных наук НИУ ВШЭ
Факультет управления и прикладной математики МФТИ
Фоновая поправка в анализе ДНК-микрочиповФормирование бикластеров и рекомендаций для рекомендательной системы Интернет-рекламы
Формула Надарая-ВатсонаФункции радиального базиса (пример)Функциональное программирование (практикум, Д.В. Михайлов)
Функция ЛогитФункция выживаемостиФункция интенсивности рисков
Функция конкурентного сходства
Функция распределенияФункция ростаФункция ядра
Центральное множествоЧастичная автокорреляция
Частичное обучениеЧастная корреляцияЧасто используемые регрессионные модели
Человек - генератор случайных чисел?Червоненкис, Алексей Яковлевич
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Basic scheduleЧисленные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2010
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2013Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, весна 2013Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, весна 2014
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, осень 2013Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, осень 2015Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, весна 2014
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, весна 2015Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2014Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2016
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, весна 2014Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, весна 2015Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, весна 2016
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2015Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2016Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2017
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, весна 2016Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, весна 2017Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, осень 2016
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, весна 2017Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, весна 2018
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2017Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2018Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, весна 2018
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, весна 2019Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2010Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2018
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 594, весна 2018Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2009Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2010
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2009Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2011Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, весна 2010
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2010Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2012Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2011
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2012Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2011Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2013
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2012Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2013Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2014
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2012Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2014
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа YАД, весна 2015Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа YАД, весна 2016Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Коллекция реальных данных
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Подготовка статьи к публикации на английском языкеЧисленные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Презентации
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/ПримерыЧисленные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Рекомендуемые базовые и дополнительные учебникиЧисленные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Рекомендуемые обозначения
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/СеминарЧисленные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Черновые обзорыЧисленные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Шаблон отчета о вычислительном эксперименте
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Эксперты и консультанты
Шаговая регрессияШаговая регрессия (пример)
Шаманство в анализе данныхШкола анализа данных ЯндексаЭкспертная система
Экспоненциальное сглаживаниеЭкстраполяция Ричардсона, оценки по Рунге и Эйткену, вычисление интегралов с заданной точностью
Эластичная сетьЭмпирическое распределение
Эффективность подготовительных курсов для поступления на ВМК МГУ

Предыдущая страница (AAAI CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

Личные инструменты