Результаты поиска
Материал из MachineLearning.
По запросу «Дисперсия»
Для получения более подробной информации о поиске на страницах проекта, см. справочный раздел.
Ниже показаны 88 результатов, начиная с № 1.
Просмотреть (предыдущие 100) (следующие 100) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
Совпадения в названиях статей
- Дисперсия остатков (3260 байт)
Совпадения в текстах статей
- Метод главных компонент (57 763 байта)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011 (23 978 байт)
- Регрессионный анализ (20 925 байт)
- Связанный Байесовский вывод (33 596 байт)
- Оценивание дискретных распределений при дополнительных ограничениях на вероятности некоторых событий (виртуальный семинар) (13 568 байт)
- Критерий Уилкоксона двухвыборочный (15 711 байт)
- Статистика (функция выборки) (12 786 байт)
- Критерий Стьюдента (19 632 байта)
- Коэффициент асимметрии (4907 байт)
- Коэффициент эксцесса (4590 байт)
- Критерий Фишера (6392 байта)
- Коэффициент корреляции Кенделла (13 452 байта)
- Коэффициент корреляции Спирмена (16 681 байт)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2008 (12 212 байт)
- Авторегрессионное скользящее среднее (7355 байт)
- Эмпирическое распределение (5932 байта)
- Описательная статистика (2589 байт)
- Критерий Бартлетта (13 231 байт)
- Следящий контрольный сигнал (3585 байт)
- Статистическое оценивание (14 543 байта)
- Метод множественных сравнений Шеффе (10 200 байт)
- Моменты случайной величины (5828 байт)
- Многомерная линейная регрессия (9931 байт)
- Пробит-анализ (4685 байт)
- Анализ регрессионных остатков (6474 байта)
- Проверка гипотезы наличия тренда для количества посетителей сервиса "Яндекс Кубок" (5164 байта)
- Проверка гипотезы наличия тренда для количества посетителей сервиса "Яндекс Открытки" (5193 байта)
- Коэффициент детерминации (11 956 байт)
- Интервальная оценка (8994 байта)
- Фактор инфляции дисперсии (4602 байта)
- EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент (пример) (18 287 байт)
- Метод Парзеновского окна (пример) (12 947 байт)
- Многомерная интерполяция и аппроксимация на основе теории случайных функций (116 258 байт)
- Биномиальное распределение (13 601 байт)
- Достаточная статистика (6627 байт)
- Распределение Фишера (3772 байта)
- Распределение Стьюдента (7267 байт)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/Задание 2 (22 760 байт)
- Радемахеровская сложность (6044 байта)
- Критерий Акаике (8304 байта)
- SVM регрессия (пример) (12 534 байта)
- Выбор признаков с помощью генетических алгоритмов (пример) (16 904 байта)
- Фоновая поправка в анализе ДНК-микрочипов (18 287 байт)
- Анализ мультиколлинеарности (пример) (16 006 байт)
- Однослойные сети RBF для решения задач регрессии (пример) (14 141 байт)
- Временной ряд (14 226 байт)
- Теорема схемы (11 695 байт)
- Прогнозирование формы множества (8297 байт)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/Задание 1 (23 851 байт)
- Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011/Задание 1 (38 343 байта)
- Предобработка данных ДНК-микрочипов (16 693 байта)
- МОТП/2011 (17 359 байт)
- Оценка сложности регрессионных моделей (пример) (15 423 байта)
- Сравнение временных рядов при авторегрессионном прогнозе (пример) (16 282 байта)
- Одномерная линейная регрессия (10 768 байт)
- Математические основы теории прогнозирования (курс лекций, Ю.И. Журавлев, Д.П. Ветров)/2011/Задание СФ (38 303 байта)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, 2010) (25 578 байт)
- Математические методы прогнозирования (курс лекций, А.М. Шурыгин) (6780 байт)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011/Задание 1 (26 262 байта)
- Суммаризация в анализе ДНК-микрочипов (15 337 байт)
- Использование метода Белсли для прореживания признаков (7539 байт)
- Математические основы теории прогнозирования (курс лекций)/2012/Задание СФ (42 435 байт)
- Мультиномиальное распределение с упорядоченными элементами подмножеств (18 567 байт)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/весна 2013 (17 910 байт)
- Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 1 (20 449 байт)
- БММО (курс лекций)/2013/Задание 1 (19 957 байт)
- Биномиальное распределение двух случайных величин (39 950 байт)
- Биномиальное распределение с равновероятными успехами испытаний Бернулли (63 374 байта)
- Парадоксы мультиномиального распределения (57 095 байт)
- Мультиномиальное распределение с равновероятными успехами испытаний Бернулли (62 614 байт)
- Мультиномиальное распределение зависимых случайных величин (95 547 байт)
- БММО (курс лекций)/2013осень/Задание 1 (20 795 байт)
- Биномиальное распределение одной случайной величины (9657 байт)
- Критерий Бройша-Пагана (5688 байт)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2014/Задание 1 (19 915 байт)
- Критерий Диболда-Мариано (7136 байт)
- Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 1 (20 438 байт)
- WM-критерий (5502 байта)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/осень 2013 (20 282 байта)
- Пробные задачи (72 324 байта)
- Биномиальное распределение с упорядоченными элементами подмножеств (14 229 байт)
- Бэггинг (9141 байт)
- Математические методы распознавания образов (курс лекций, В.В.Китов) (9138 байт)
- Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы 1 семестр (17 077 байт)
- Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)/ФУПМ, осень 2019 (34 706 байт)
- Моя первая научная статья (практика, В.В. Стрижов)/Группы 774, 794, весна 2020 (112 220 байт)
- Моя первая научная статья (лекции и практика, В.В. Стрижов)/Группы 874, 821, 813, весна 2021 (120 239 байт)
Просмотреть (предыдущие 100) (следующие 100) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
