Страницы, включённые в большое количество категорий
Материал из MachineLearning.
Ниже показаны 100 результатов, начиная с № 101.
Просмотреть (предыдущие 100) (следующие 100) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
- Эмпирическое распределение (3 категории)
- Модифицированная ортогонализация Грама-Шмидта (3 категории)
- Робастное оценивание (3 категории)
- Проклятие размерности (3 категории)
- Алгоритм AnyBoost (3 категории)
- Порождение нелинейных регрессионных моделей (пример) (3 категории)
- Регрессионный анализ (рекомендуемые обозначения) (3 категории)
- Бикластеризация (3 категории)
- Анализ формальных понятий (3 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (Спецсеминар)/2010-2011 (3 категории)
- Метод Белсли (3 категории)
- FWER (3 категории)
- Множественная проверка гипотез (3 категории)
- SVM регрессия (пример) (3 категории)
- SVM для линейно неразделимой выборки (пример) (3 категории)
- Алгоритм AdaBoost (3 категории)
- Метод парзеновского окна (3 категории)
- Линейный дискриминант Фишера (3 категории)
- Метод Парзеновского окна (пример) (3 категории)
- Algorithmic Learning Theory (конференция) (3 категории)
- EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент (пример) (3 категории)
- Однослойный персептрон (пример) (3 категории)
- Метрика (3 категории)
- Критерий Гехана (3 категории)
- Значимость коэффициентов линейной регрессии (3 категории)
- Метод наименьших квадратов с итеративным пересчётом весов (3 категории)
- Анализ регрессионных остатков (3 категории)
- Логистическая регрессия для решения задач классификации (пример) (3 категории)
- Рейтинг международных научных конференций (3 категории)
- ЕМ-алгоритм, его модификации и обобщения (3 категории)
- Модель МакКаллока-Питтса (3 категории)
- Теорема Мерсера (3 категории)
- Теорема Новикова (3 категории)
- Функция ядра (3 категории)
- Однофакторная непараметрическая модель (3 категории)
- Однофакторная параметрическая модель (3 категории)
- Дисперсионный анализ (3 категории)
- Двухфакторная непараметрическая модель (3 категории)
- Критерий Джонкхиера (3 категории)
- Нейрокриптография (3 категории)
- Метод наименьших квадратов (3 категории)
- Статистика (функция выборки) (3 категории)
- Логическая закономерность (3 категории)
- Обобщённая линейная модель (3 категории)
- Оптимальное прореживание нейронных сетей (3 категории)
- Нейронная сеть Кохонена (3 категории)
- R (3 категории)
- International Conference on Signal Processing, Computational Geometry and Artifcial Vision (конференция) (3 категории)
- Методы прямоугольников и трапеций (3 категории)
- Коэффициент эксцесса (3 категории)
- Коэффициент асимметрии (3 категории)
- Регрессионная модель (3 категории)
- Computational Learning Theory (конференция) (3 категории)
- Переобучение (3 категории)
- Применение метода главных компонент (3 категории)
- Критерий Стьюдента (3 категории)
- Павловский, Юрий Николаевич (3 категории)
- Общество промышленной и прикладной математики (SIAM) (3 категории)
- Машинное обучение (3 категории)
- Связанный Байесовский вывод (3 категории)
- Вариационный ряд (3 категории)
- Червоненкис, Алексей Яковлевич (3 категории)
- Антиплагиат (3 категории)
- Интеллектуальный анализ данных (3 категории)
- Машина опорных векторов (3 категории)
- Московский физико-технический институт (государственный университет) (3 категории)
- Регрессионный анализ (3 категории)
- Метод группового учёта аргументов (3 категории)
- Квантиль (3 категории)
- Многомерная случайная величина (3 категории)
- Алгоритм (3 категории)
- Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011 (3 категории)
- Машинное обучение и анализ данных (журнал)/Оформление графиков (3 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2017 (3 категории)
- Предсказывающие неравенства в задаче эмпирической минимизации риска (виртуальный семинар) (3 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2018 (3 категории)
- Словарь терминов машинного обучения (3 категории)
- Корреляция Мэтьюса (3 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2016 (3 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2015 (3 категории)
- Метод потенциального бустинга (3 категории)
- Критерий KPSS (3 категории)
- Машинное обучение и анализ данных (журнал) (3 категории)
- Обучение по предпочтениям (3 категории)
- Критерий знаковых рангов Уилкоксона (3 категории)
- Многомерная гусеница, выбор длины и числа компонент гусеницы (пример) (3 категории)
- Частичная автокорреляция (3 категории)
- JMLDA/MVR (3 категории)
- Критерий Диболда-Мариано (3 категории)
- Критерий Неменьи (3 категории)
- Критерий Давидсона-Маккиннона (3 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2014 (3 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2013-2014 уч. года (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (417)/2016 (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2015-2016 уч. года (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2014 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2016-2017 (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2016 (2 категории)
- Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК 2015 года) (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2014-2015 уч. года (2 категории)
Просмотреть (предыдущие 100) (следующие 100) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
