Страницы, включённые в большое количество категорий
Материал из MachineLearning.
Ниже показаны 443 результата, начиная с № 21.
Просмотреть (предыдущие 500) (следующие 500) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
- Оптимизация ассортимента торговых точек (задача с данными) (5 категорий)
- TopicNet (5 категорий)
- Расщепление транспортных потоков (4 категории)
- Критерий Бройша-Пагана (4 категории)
- Критерий Льюнга-Бокса (4 категории)
- Аддитивная регуляризация тематических моделей (4 категории)
- BigARTM (4 категории)
- Практикум на ЭВМ (417)/2019 (4 категории)
- Mestetskiy Leonid (4 категории)
- Тематическое моделирование (4 категории)
- Коллекции документов для тематического моделирования (4 категории)
- Метод стохастического градиента (4 категории)
- Критерии согласия (4 категории)
- Адаптивная композиция моделей прогнозирования (4 категории)
- Ротационная панель (4 категории)
- Экспоненциальное сглаживание (4 категории)
- Выборка (4 категории)
- Комбинаторная теория переобучения (виртуальный семинар) (4 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (Спецсеминар) (4 категории)
- EM алгоритм (пример) (4 категории)
- Метрический классификатор (4 категории)
- Анализ клиентских сред (4 категории)
- Модель панельных данных с временны́ми эффектами (4 категории)
- Matlab (4 категории)
- Документирование функций Matlab (4 категории)
- Критерии однородности (4 категории)
- Криптография и машинное обучение (4 категории)
- Адаптивная селекция моделей прогнозирования (4 категории)
- Улучшение сканированного текста (виртуальный семинар) (4 категории)
- MVR Composer (4 категории)
- Адаптивный линейный элемент (4 категории)
- Коэффициент корреляции Спирмена (4 категории)
- Методы наивысшей алгебраической точности (Гаусса - Кристоффеля) (4 категории)
- Критерий хи-квадрат (4 категории)
- Байесовский классификатор (4 категории)
- Компания Forecsys (4 категории)
- Коэффициент корреляции Кенделла (4 категории)
- Коэффициент корреляции Пирсона (4 категории)
- Кластеризация (4 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей (4 категории)
- Вычисление матриц Якоби и Гессе (4 категории)
- Международная ассоциация распознавания образов (IAPR) (4 категории)
- Модель зависимости (4 категории)
- Слабая вероятностная аксиоматика (4 категории)
- Решающее дерево (4 категории)
- Теория вычислительного обучения (4 категории)
- Сеть радиальных базисных функций (4 категории)
- Линейная регрессия (пример) (4 категории)
- Ранговые критерии (4 категории)
- Частная корреляция (4 категории)
- Метод множественных сравнений Шеффе (3 категории)
- Следящий контрольный сигнал (3 категории)
- Система линейных алгебраических уравнений (3 категории)
- Критерий Чоу (3 категории)
- Вычисление второй производной по разным переменным (3 категории)
- Методы исключения Гаусса (3 категории)
- Коррелограмма (3 категории)
- Автокорреляционная функция (3 категории)
- Вычисление определителя (3 категории)
- Нелинейная регрессия (3 категории)
- Конструктивное построение множества суперпозиций (3 категории)
- Объединённая модель панельных данных (3 категории)
- Критерий Краскела-Уоллиса (3 категории)
- Лассо (3 категории)
- Нейросеть (3 категории)
- Метод LSD (3 категории)
- Стандартизация задач с помощью замены переменных (3 категории)
- Модель Хольта (3 категории)
- Модель Хольта-Уинтерса (3 категории)
- Логистическая регрессия (пример) (3 категории)
- Статистическое оценивание (3 категории)
- Метод настройки с возвращениями (3 категории)
- Модель Тейла-Вейджа (3 категории)
- Временной ряд (3 категории)
- Индекс цитирования (инструменты) (3 категории)
- Алгоритмы выбора линейных регрессионных моделей (практика) (3 категории)
- Правило Хэбба (3 категории)
- Метод релевантных векторов (3 категории)
- Критерий Ван дер Вардена (3 категории)
- SVM для линейно разделимой выборки (пример) (3 категории)
- 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)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/правила для постоянных участников (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2013-2014 (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/информация для второкурсников (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2015 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2015-2016 (2 категории)
- Пакеты прикладных программ (семинары)/2017 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2017-2018 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (417)/2017 (2 категории)
- Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2019 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2019 (осень) (2 категории)
- Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2018 года) (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2018-2019 уч. года (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2019 (2 категории)
- Основные модели данных в аналитической деятельности (курс лекций, А.И. Майсурадзе) (2 категории)
- Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2020 (2 категории)
- Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2020 (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2020 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2020 (осень) (2 категории)
- Стилизация фото на AlterDraw.com (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2021 (2 категории)
- Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2021 (2 категории)
- Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2022 (2 категории)
- Анализ графов, сетей, функций сходства (курс лекций, А.И. Майсурадзе) (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2019 (весна) (2 категории)
- Способы кластеризаци на графе (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2017 (2 категории)
- Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2016 года) (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2018 (весна) (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (417)/2018 (2 категории)
- Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2018 (2 категории)
- Аналитический SQL (курс лекций, А.И.Майсурадзе)/2018H1, ВМК (2 категории)
- Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/до 2017, ВМК (2 категории)
- Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/2018H1, ВМК (2 категории)
- Анализ графов, сетей и функций сходства (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/2018H1, ВМК (2 категории)
- Введение в машинное обучение (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2018 (осень) (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2016-2017 уч. года (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2018 (2 категории)
- Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2017 года) (2 категории)
- Марковский алгоритм кластеризации (2 категории)
- Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2023 (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/осень 2013 (2 категории)
- Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011/Задание 1 (2 категории)
- Контроль качества в анализе ДНК-микрочипов (2 категории)
- М-оценка (2 категории)
- Использование метода Белсли для прореживания признаков (2 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 1 (2 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 2 (2 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 3 (2 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 4 (2 категории)
- Распознавание изображений с применением текстурного анализа на основе карт Кохонена (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011 (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2011-2012 уч. года (весенний семестр) (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2011-2012 уч. года (осенний семестр) (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2010-2011 уч. года (весенний семестр) (2 категории)
- Суммаризация в анализе ДНК-микрочипов (2 категории)
- Статистический отчет при создании моделей (2 категории)
- Исследование устойчивости оценок ковариационной матрицы параметров (2 категории)
- Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011/Задание 2 (2 категории)
- Временной ряд (библиотека примеров) (2 категории)
- CRISP-DM (2 категории)
- Одномерная линейная регрессия (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, 2010) (2 категории)
- Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе) (2 категории)
- Математические методы классификации (курс лекций, К.В. Рудаков) (2 категории)
- Математические методы прогнозирования (курс лекций, А.М. Шурыгин) (2 категории)
- Обработка и распознавание изображений (курс лекций, Л.М. Местецкий) (2 категории)
- Прикладные системы распознавания и прогнозирования (курс лекций) (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2011-2012 (2 категории)
- Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Старый дизайн (2 категории)
- CRISP-DM/Business Understanding (2 категории)
- CRISP-DM/Data Understanding (2 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 7 (2 категории)
- Критерий Мак-Нимара (2 категории)
- Поправка Бонферрони (2 категории)
- Расстояние Кука (2 категории)
- Эластичная сеть (2 категории)
- Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций) (2 категории)
- Метод Холма (2 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2013 (2 категории)
- Метод Бенджамини-Хохберга (2 категории)
- Метод Бенджамини-Иекутиели (2 категории)
- WM-критерий (2 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 2 (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/весна 2013 (2 категории)
- Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2012-2013 уч. года (весенний семестр) (2 категории)
- CRISP-DM/Evaluation (2 категории)
- CRISP-DM/Deployment (2 категории)
- CRISP-DM/Data Preparation (2 категории)
- CRISP-DM/Modeling (2 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2012 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/Autoencoder (2 категории)
- Прогнозирование плотности транспортного потока (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2012-2013 уч. года (оссенний семестр) (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2012-2013 уч. года (осенний семестр) (2 категории)
- Maxima (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2012-2013/Autoencoder (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2012-2013 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2014-2015 (2 категории)
- Персептрон (2 категории)
- Алгоритм СТОЛП (2 категории)
- Инструменты и технологии (2 категории)
- Информационные технологии и системы (конференция) (2 категории)
- LinguaStream (2 категории)
- Критерий Уилкоксона двухвыборочный (2 категории)
- Спецсеминар "Новые методы в распознавании образов и прогнозировании" (2 категории)
- RapidMiner (2 категории)
- DELVE (2 категории)
- Скользящий контроль (2 категории)
- Оценивание плотности распределения (2 категории)
- Алгоритм INCAS (2 категории)
- Joone (2 категории)
- Метод Монте-Карло (2 категории)
- Размерность Вапника-Червоненкиса (2 категории)
- Стратификация (2 категории)
- Метод потенциальных функций (2 категории)
- Функция конкурентного сходства (2 категории)
- Алгоритм FRiS-СТОЛП (2 категории)
- Прикладная алгебра (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов) (2 категории)
- Критерии нормальности (2 категории)
- SIAM Journal on Imaging Sciences (2 категории)
- Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов) (2 категории)
- Факультет управления и прикладной математики МФТИ (2 категории)
- Теория Вапника-Червоненкиса (2 категории)
- Базы данных изображений (2 категории)
- Разнообразие (2 категории)
- Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ (2 категории)
- Функция роста (2 категории)
- Криптография (2 категории)
- Теория Валианта (2 категории)
- Алгоритм имитации отжига (2 категории)
- Квадратичный дискриминант (2 категории)
- Метод Ньютона-Гаусса (2 категории)
- Интеллектуализация обработки информации (конференция) (2 категории)
- Анализ регрессионных остатков (пример) (2 категории)
- International Conference on Frontiers of Handwriting Recognition (конференция) (2 категории)
- Взвешенное среднее Тьюки (2 категории)
- Однослойные сети RBF для решения задач регрессии (пример) (2 категории)
- Анализ мультиколлинеарности (пример) (2 категории)
- Фоновая поправка в анализе ДНК-микрочипов (2 категории)
- ДНК-микрочип (2 категории)
- Прогнозирование формы множества (2 категории)
- Биоинформатика и задачи распознавания в современной биологии (курс лекций, И.Ю. Торшин) (2 категории)
- Обучение без учителя (2 категории)
- Достаточная статистика (2 категории)
- Исследование данных о посещаемости сайтов с помощью методов анализа формальных понятий (2 категории)
- Неточные множества (2 категории)
- Сингулярное разложение (2 категории)
- Школа анализа данных Яндекса (2 категории)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2010 (2 категории)
- Базовые кафедры МФТИ (2 категории)
- Прогнозирование временных рядов методом SSA (пример) (2 категории)
- Шаговая регрессия (пример) (2 категории)
- Прогнозирование (2 категории)
- Математический прогноз даты сильных землетрясений (2 категории)
- International Conference on Machine Learning (конференция) (2 категории)
- Neural Information Processing Systems (конференция) (2 категории)
- Критерий Лемана-Розенблатта (2 категории)
- Медиана (2 категории)
- Признаковое описание (2 категории)
- Наивный байесовский классификатор (2 категории)
- Восстановление зависимостей по эмпирическим данным (2 категории)
- Символьная регрессия (2 категории)
- Научно-образовательный центр при МИАН (2 категории)
- Российская академия наук (2 категории)
- Математический институт им. В. А. Стеклова Российской академии наук (2 категории)
- Семинар Ю.И. Журавлева (2 категории)
- Прореживание двухслойной нейронной сети (пример) (2 категории)
- Прикладные методы прогнозирования и анализа данных (спецсеминар, В.В. Рязанов) (2 категории)
- Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова (2 категории)
- Алгоритмы выбора линейных регрессионных моделей (практика)/Вспомогательные функции (2 категории)
- Обучение с учителем (2 категории)
- Аппроксимация Лапласа (2 категории)
- Прогнозирование плотности (2 категории)
- Оценка обобщающей способности (японская притча) (2 категории)
- Семинар К. В. Рудакова (2 категории)
- Сложение большого множества чисел, существенно отличающихся по величине (2 категории)
- Критерий омега-квадрат (2 категории)
- ARIMA (2 категории)
- Метод наибольшего правдоподобия (2 категории)
- Неравенство Бонферрони (2 категории)
- Практикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008 (2 категории)
- Алгоритм Trust-Region (2 категории)
- Критерий Зигеля-Тьюки (2 категории)
- Критерий Фридмана (2 категории)
- SOCR (2 категории)
- Модель панельных данных со случайными эффектами (2 категории)
- Уровень значимости (2 категории)
- Экстраполяция Ричардсона, оценки по Рунге и Эйткену, вычисление интегралов с заданной точностью (2 категории)
- Статистика Дарбина-Уотсона (2 категории)
- Критерий Пейджа (2 категории)
- Критерий Уилкоксона-Манна-Уитни (2 категории)
- CiteSeer (2 категории)
- Критерий знаков (2 категории)
- Критерий Колмогорова-Смирнова (2 категории)
- Вычисление второй производной по одной переменной (2 категории)
- Обучение с подкреплением (2 категории)
- Journal of Machine Learning Research (2 категории)
- Интерполяция функций двух переменных, проблема выбора узлов (2 категории)
- Генетический алгоритм (2 категории)
- Международный стандарт представления чисел с плавающей точкой в ЭВМ (2 категории)
- Релаксационные методы (2 категории)
- Вычисление функций (2 категории)
- Тригонометрическая интерполяция (2 категории)
- Интерполяция кубическими сплайнами (2 категории)
- Ранговая корреляция (2 категории)
- Обзорные статьи на английском языке (2 категории)
- Метод золотого сечения. Симметричные методы (2 категории)
- Метод Ньютона. Проблема области сходимости. Метод парабол. Совмещение методов Ньютона и парабол (2 категории)
- Профиль компактности (2 категории)
- Анкетный скоринг (2 категории)
- Методы парабол (Симпсона) и более высоких степеней (Ньютона - Котеса) (2 категории)
- Минимизация эмпирического риска (2 категории)
- Критерий Шапиро-Уилка (2 категории)
- Высшая аттестационная комиссия Российской Федерации (2 категории)
- Линейный дискриминантный анализ (2 категории)
- Интерполяция полиномами Лагранжа и Ньютона (2 категории)
- Моделирование мышления (школа Бонгарда) (2 категории)
- Адаптивные методы прогнозирования временных рядов (2 категории)
- Алгоритм обучения (2 категории)
- BibTeX (2 категории)
- Гипотеза компактности (2 категории)
- Загоруйко, Николай Григорьевич (2 категории)
- Дисперсия остатков (2 категории)
- Доверительные интервалы для параметров регрессии (2 категории)
- Статистические свойства МНК-оценок коэффициентов регрессии (2 категории)
- Подготовка презентаций (рекомендации) (2 категории)
- Логическое программирование (практикум, Д.В.Михайлов) (2 категории)
- Алгоритм Левенберга-Марквардта (2 категории)
- Метод k взвешенных ближайших соседей (пример) (2 категории)
- Распределение хи-квадрат (2 категории)
- Распределение Фишера (2 категории)
- Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций) / Задание 2 (2 категории)
- Прогнозирование объемов продаж групп товаров (отчет) (2 категории)
- Полигон алгоритмов/Документация (2 категории)
- Вапник, Владимир Наумович (2 категории)
- Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций, А.С. Конушин, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, О.В. Баринова, В.С. Конушин, 2009) (2 категории)
- Многомерная интерполяция и аппроксимация на основе теории случайных функций (2 категории)
- Функции радиального базиса (пример) (2 категории)
- Функциональное программирование (практикум, Д.В. Михайлов) (2 категории)
- Критерий стьюдентизированного размаха (2 категории)
- Процедура Каплана-Мейера (2 категории)
- Анализ выживаемости (2 категории)
- Преподавание машинного обучения (2 категории)
- Анализ клиентских сред и коллаборативная фильтрация (виртуальный семинар) (2 категории)
- Similarity Miner (виртуальный семинар) (2 категории)
- Пробит-анализ (2 категории)
- Алгоритм LOWESS (2 категории)
- Медианный критерий (2 категории)
- Многомерная линейная регрессия (2 категории)
- Логранговый критерий (2 категории)
- Конкордация Кенделла (2 категории)
- Прогнозирование количества телефонных звонков клиентов телекоммуникационной компании (2 категории)
- Доверительный интервал (2 категории)
- Мультиколлинеарность (2 категории)
- Лассо Тибширани (2 категории)
- Ридж-регрессия (2 категории)
- Шаговая регрессия (2 категории)
- Критерий Вальда-Вольфовица (2 категории)
- Парадокс хи-квадрат (2 категории)
- Таблица сопряженности (2 категории)
- Непараметрическая регрессия (2 категории)
Просмотреть (предыдущие 500) (следующие 500) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
