Результаты поиска
Материал из MachineLearning.
По запросу «Категория»
Для получения более подробной информации о поиске на страницах проекта, см. справочный раздел.
Ниже показаны 500 результатов, начиная с № 1.
Просмотреть (предыдущие 500) (следующие 500) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
Нет совпадений в названиях статей
Совпадения в текстах статей
- Заглавная страница (13 183 байта)
- Рудаков, Константин Владимирович (9994 байта)
- Метод главных компонент (57 763 байта)
- Georgia Tech Face Database (1621 байт)
- Математические методы распознавания образов (конференция) (24 774 байта)
- Научные конференции (5014 байт)
- Журавлёв, Юрий Иванович (25 165 байт)
- Написание отчётов и статей (рекомендации) (50 769 байт)
- Логическое программирование (практикум, Д.В.Михайлов) (9141 байт)
- Научно-исследовательская работа (рекомендации) (43 884 байта)
- Функциональное программирование (практикум, Д.В. Михайлов) (16 148 байт)
- Защита выпускной квалификационной работы (рекомендации) (16 509 байт)
- Обучение с учителем (29 149 байт)
- Обучение без учителя (10 953 байта)
- Классификация (22 024 байта)
- Сингулярное разложение (21 485 байт)
- Новости (7363 байта)
- Метод группового учёта аргументов (35 618 байт)
- Антиплагиат (5548 байт)
- Школа анализа данных Яндекса (3761 байт)
- Компания Forecsys (5050 байт)
- Вычислительный центр им. А. А. Дородницына Российской академии наук (5028 байт)
- Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ) (3134 байта)
- Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Курсы (6059 байт)
- Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Материалы (2737 байт)
- Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Преподаватели (3129 байт)
- Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Студенты (128 765 байт)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011 (23 978 байт)
- Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Просеминар (7246 байт)
- Базовые кафедры МФТИ (15 853 байта)
- Московский физико-технический институт (государственный университет) (1171 байт)
- Интеллектуализация обработки информации (конференция) (27 016 байт)
- International Conference on Frontiers of Handwriting Recognition (конференция) (1083 байта)
- Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова (7043 байта)
- Регрессионный анализ (20 925 байт)
- Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов) (66 300 байт)
- Математика. Компьютер. Образование. (конференция) (4651 байт)
- International Conference on Signal Processing, Computational Geometry and Artifcial Vision (конференция) (1853 байта)
- Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов (семинар) (4222 байта)
- Научно-образовательный центр при МИАН (1633 байта)
- Слабая вероятностная аксиоматика (25 892 байта)
- Российская академия наук (3703 байта)
- Математический институт им. В. А. Стеклова Российской академии наук (2038 байт)
- Российский фонд фундаментальных исследований (26 691 байт)
- Двухфакторная непараметрическая модель (5736 байт)
- Дисперсионный анализ (17 629 байт)
- Байесовский классификатор (11 814 байт)
- Метрический классификатор (9700 байт)
- Метод ближайших соседей (17 114 байт)
- Метод наименьших квадратов (9587 байт)
- Регрессионная модель (10 442 байта)
- Связанный Байесовский вывод (33 596 байт)
- Полигон алгоритмов (22 647 байт)
- Кластеризация (14 830 байт)
- Машинное обучение (62 190 байт)
- ChartLib (16 544 байта)
- LaTeX (15 387 байт)
- Репозиторий UCI (9716 байт)
- Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К. В. Воронцов) (24 356 байт)
- WEKA (9928 байт)
- Козлов, Валерий Васильевич (2977 байт)
- Символьная регрессия (14 505 байт)
- Павловский, Юрий Николаевич (15 833 байта)
- Математический прогноз даты сильных землетрясений (4472 байта)
- International Conference on Machine Learning (конференция) (3121 байт)
- Neural Information Processing Systems (конференция) (3686 байт)
- Computational Learning Theory (конференция) (2914 байт)
- Признаковое описание (8179 байт)
- Теория вычислительного обучения (7636 байт)
- Наивный байесовский классификатор (4278 байт)
- Решающее дерево (1866 байт)
- Восстановление зависимостей по эмпирическим данным (2767 байт)
- Методы автоматической обработки текстов (курс лекций, В.В.Китов)/2016 (8821 байт)
- Высшая аттестационная комиссия Российской Федерации (5601 байт)
- Переобучение (18 386 байт)
- Модель зависимости (13 324 байта)
- Полезные ссылки (12 677 байт)
- Оптимальное прореживание нейронных сетей (13 877 байт)
- Скользящий контроль (28 538 байт)
- DELVE (1270 байт)
- Выборка (10 682 байта)
- RapidMiner (4889 байт)
- Joone (852 байта)
- LinguaStream (1796 байт)
- Информационные технологии и системы (конференция) (1785 байт)
- Персептрон (62 419 байт)
- Кортеж (2880 байт)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов) (38 231 байт)
- Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ) (9664 байта)
- Общество промышленной и прикладной математики (SIAM) (3829 байт)
- SIAM Journal on Imaging Sciences (2037 байт)
- Теория Вапника-Червоненкиса (11 367 байт)
- Прикладная алгебра (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов) (27 320 байт)
- Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов) (7038 байт)
- Практикум на ЭВМ (317)/2015-2016 (26 960 байт)
- Факультет управления и прикладной математики МФТИ (3350 байт)
- MVR Composer (21 778 байт)
- Линейный классификатор (19 077 байт)
- SourceForge (7752 байта)
- Базы данных изображений (13 458 байт)
- Yale Face Database B (1048 байт)
- Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ (9503 байта)
- Инструменты и технологии (9534 байта)
- Интеллектуальный анализ данных (5860 байт)
- Анализ клиентских сред (33 613 байт)
- Машина опорных векторов (39 390 байт)
- Коллаборативная фильтрация (2331 байт)
- Вапник, Владимир Наумович (3462 байта)
- Алгоритм Левенберга-Марквардта (8908 байт)
- Логическая закономерность (11 920 байт)
- Matlab (24 494 байта)
- International Conference on Machine Learning and Cybernetics (конференция) (1410 байт)
- Интеллектуализация обработки информации (конференция)/Вики-ресурс MachineLearning.RU: концепция и перспективы (8113 байт)
- Алгоритм обучения (4180 байт)
- BibTeX (12 432 байта)
- Гипотеза компактности (3521 байт)
- Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии (конференция) (11 358 байт)
- АГОРА (7594 байта)
- Загоруйко, Николай Григорьевич (37 844 байта)
- Червоненкис, Алексей Яковлевич (2680 байт)
- NIST Mugshot Identification Database (2129 байт)
- U Bern Face Database (803 байта)
- Подготовка презентаций (рекомендации) (39 104 байта)
- R (9210 байт)
- The ORL Database of Faces (1270 байт)
- Простой итерационный алгоритм сингулярного разложения (15 075 байт)
- Машинное обучение (курс лекций, Н.Ю.Золотых) (5448 байт)
- Yale Face Database (1387 байт)
- Документирование функций Matlab (10 260 байт)
- Применение метода главных компонент (22 147 байт)
- Преподавание машинного обучения (40 020 байт)
- Similarity Miner (виртуальный семинар) (10 631 байт)
- Бонгард, Михаил Моисеевич (23 112 байт)
- Анализ клиентских сред и коллаборативная фильтрация (виртуальный семинар) (9016 байт)
- Математические методы распознавания образов (курс лекций, А.Е. Лепский, А.Г. Броневич) (30 463 байта)
- Оценивание дискретных распределений при дополнительных ограничениях на вероятности некоторых событий (виртуальный семинар) (13 568 байт)
- Улучшение сканированного текста (виртуальный семинар) (7247 байт)
- Моделирование мышления (школа Бонгарда) (39 909 байт)
- Прогнозирование плотности (3033 байта)
- Спецсеминар "Новые методы в распознавании образов и прогнозировании" (3792 байта)
- Критерий Уилкоксона для связных выборок (10 556 байт)
- Критерий Уилкоксона двухвыборочный (15 711 байт)
- SOCR (3798 байт)
- Статистика (функция выборки) (12 786 байт)
- Проверка статистических гипотез (24 491 байт)
- Критерий Стьюдента (19 632 байта)
- Уровень значимости (7777 байт)
- Квантиль (12 913 байт)
- Нулевая гипотеза (2492 байта)
- Вариационный ряд (4457 байт)
- Критерий Уилкоксона-Манна-Уитни (12 479 байт)
- Коэффициент асимметрии (4907 байт)
- Коэффициент эксцесса (4590 байт)
- CiteSeer (4060 байт)
- Критерий знаков (6840 байт)
- Оценка обобщающей способности (японская притча) (12 371 байт)
- Семинар К. В. Рудакова (32 456 байт)
- Часто используемые регрессионные модели (9174 байта)
- Обобщённая линейная модель (2035 байт)
- Нейронная сеть Кохонена (34 327 байт)
- Логистическая регрессия (11 567 байт)
- Комбинаторная теория переобучения (виртуальный семинар) (102 677 байт)
- Практикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008 (21 499 байт)
- Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2009 (9221 байт)
- Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов) (12 622 байта)
- Интерполяция каноническим полиномом (26 899 байт)
- Методы прямоугольников и трапеций (15 533 байта)
- Коллекция учебных задач (9848 байт)
- Вычисление второй производной по одной переменной (24 448 байт)
- Системы искусственного интеллекта (курс лекций, Д.В.Михайлов) (21 717 байт)
- Профиль компактности (11 610 байт)
- Методы наивысшей алгебраической точности (Гаусса - Кристоффеля) (14 761 байт)
- Методы парабол (Симпсона) и более высоких степеней (Ньютона - Котеса) (27 915 байт)
- Минимизация эмпирического риска (7278 байт)
- Алгоритм (6143 байта)
- Международная ассоциация распознавания образов (IAPR) (2105 байт)
- BioID Face Database (1450 байт)
- Обзорные статьи на английском языке (3586 байт)
- Journal of Machine Learning Research (1334 байта)
- Применение сплайнов для численного интегрирования (11 496 байт)
- Интерполяция функций двух переменных, проблема выбора узлов (11 147 байт)
- Многомерная случайная величина (3918 байт)
- Линейная регрессия (пример) (16 185 байт)
- Вычисление матриц Якоби и Гессе (12 797 байт)
- Ошибки вычислений (35 084 байта)
- Международный стандарт представления чисел с плавающей точкой в ЭВМ (34 189 байт)
- Тригонометрическая интерполяция (10 587 байт)
- Интерполяция кубическими сплайнами (13 576 байт)
- Интерполяция полиномами Лагранжа и Ньютона (7532 байта)
- Jerry Wu Photometric Image Database (1225 байт)
- Экстраполяция Ричардсона, оценки по Рунге и Эйткену, вычисление интегралов с заданной точностью (13 655 байт)
- Рациональная интерполяция (4205 байт)
- Вычисление определителя (32 775 байт)
- Методы исключения Гаусса (22 928 байт)
- Вычисление второй производной по разным переменным (3949 байт)
- Вычисление функций (19 380 байт)
- Релаксационные методы (9419 байт)
- Система линейных алгебраических уравнений (9952 байта)
- Indian Face Database (1789 байт)
- Генетический алгоритм (23 680 байт)
- Логистическая регрессия (пример) (10 578 байт)
- Нелинейная регрессия (5796 байт)
- Трансдуктивное обучение (4389 байт)
- Конструктивное построение множества суперпозиций (13 856 байт)
- Критерий Фишера (6392 байта)
- Частичное обучение (3441 байт)
- Обучение с подкреплением (16 936 байт)
- Ранговая корреляция (2486 байт)
- Коэффициент корреляции Кенделла (13 452 байта)
- Частная корреляция (6072 байта)
- Критерий Краскела-Уоллиса (9844 байта)
- Критерий Колмогорова-Смирнова (8585 байт)
- Метод покоординатного спуска (6287 байт)
- Применение интерполяции для решения уравнений (12 284 байта)
- Линейный дискриминантный анализ (24 643 байта)
- Коэффициент корреляции Спирмена (16 681 байт)
- Критерий Шапиро-Уилка (7400 байт)
- Псевдообратная матрица (8486 байт)
- Коэффициент корреляции Пирсона (4630 байт)
- Критерий хи-квадрат (12 226 байт)
- Анкетный скоринг (3013 байт)
- Критерий асимметрии и эксцесса (7089 байт)
- Стандартизация задач с помощью замены переменных (23 335 байт)
- Полигон алгоритмов/Подробный отчет по задаче (12 069 байт)
- Задачи анализа данных в бизнес-аналитике (семинар К. В. Воронцова) (14 482 байта)
- Метод Ньютона. Проблема области сходимости. Метод парабол. Совмещение методов Ньютона и парабол (13 691 байт)
- Методы дихотомии (18 301 байт)
- Метод секущих (5414 байт)
- Решение переопределённой СЛАУ (11 275 байт)
- Критерий Фридмана (3595 байт)
- Экспоненциальное сглаживание (7455 байт)
- Метод Ньютона. Метод Стеффенсена (8955 байт)
- Проведение поверхностей наилучшего приближения (15 774 байта)
- Метод сопряжённых градиентов (23 403 байта)
- Неравенство Бонферрони (2793 байта)
- Метод наибольшего правдоподобия (3900 байт)
- Стохастический градиентный спуск (3672 байта)
- ARIMA (5237 байт)
- Распространение ошибок (19 912 байт)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2008 (12 212 байт)
- Коэффициент разнообразия (5031 байт)
- Критерий омега-квадрат (7786 байт)
- Модель Хольта (3004 байта)
- Лассо (10 005 байт)
- Сложение большого множества чисел, существенно отличающихся по величине (16 491 байт)
- Критерий Кокрена (3520 байт)
- Нейросеть (2693 байта)
- Авторегрессионное скользящее среднее (7355 байт)
- Человек - генератор случайных чисел? (5157 байт)
- Эмпирическое распределение (5932 байта)
- Эффективность подготовительных курсов для поступления на ВМК МГУ (2096 байт)
- Метод штрафных функций (14 759 байт)
- Применение интерполирования при дифференцировании (22 526 байт)
- Математическая статистика (1401 байт)
- Описательная статистика (2589 байт)
- Достигаемый уровень значимости (4887 байт)
- Критерий Бартлетта (13 231 байт)
- Метод LSD (10 774 байта)
- Критерий Зигеля-Тьюки (4369 байт)
- Модель Хольта-Уинтерса (4636 байт)
- Модель Тейла-Вейджа (3026 байт)
- Следящий контрольный сигнал (3585 байт)
- Статистическое оценивание (14 543 байта)
- Критерий Пейджа (3584 байта)
- Статистика Дарбина-Уотсона (3789 байт)
- Метод настройки с возвращениями (14 103 байта)
- Объединённая модель панельных данных (10 898 байт)
- Модель панельных данных с фиксированными эффектами (10 488 байт)
- Модель панельных данных со случайными эффектами (6509 байт)
- Модель панельных данных с временны́ми эффектами (7928 байт)
- Метод множественных сравнений Шеффе (10 200 байт)
- Адаптивная селекция моделей прогнозирования (3656 байт)
- Адаптивная композиция моделей прогнозирования (4410 байт)
- Критерий Аббе-Линника (4086 байт)
- Критерий Чоу (6970 байт)
- Критерий Фостера-Стюарта (3160 байт)
- Моменты случайной величины (5828 байт)
- Непараметрическая регрессия: ядерное сглаживание (7938 байт)
- Непараметрическая регрессия (31 016 байт)
- Многомерная линейная регрессия (9931 байт)
- Медианный критерий (6477 байт)
- Точный тест Фишера (15 079 байт)
- Алгоритм LOWESS (17 076 байт)
- Пробит-анализ (4685 байт)
- Логит-анализ (13 329 байт)
- Коррелограмма (11 554 байта)
- Автокорреляционная функция (5327 байт)
- Критерий Джонкхиера (9012 байт)
- Ковариационный анализ (9575 байт)
- Анализ выживаемости (9739 байт)
- Процедура Каплана-Мейера (7063 байта)
- Логранговый критерий (7721 байт)
- Конкордация Кенделла (5451 байт)
- Таблица сопряженности (4926 байт)
- Парадокс хи-квадрат (3643 байта)
- Гипергеометрическое распределение (4490 байт)
- Сезонность (7980 байт)
- Тренд (7835 байт)
- Критерий Вальда-Вольфовица (2577 байт)
- Анализ регрессионных остатков (6474 байта)
- Остаточная сумма квадратов (960 байт)
- Шаговая регрессия (7168 байт)
- Гипотеза сдвига (1962 байта)
- Критерий Кокса-Стюарта (3543 байта)
- Ридж-регрессия (5915 байт)
- Лассо Тибширани (3948 байт)
- Мультиколлинеарность (8471 байт)
- Функция выживаемости (2141 байт)
- Проверка гипотезы наличия тренда для количества посетителей сервиса "Яндекс Кубок" (5164 байта)
- Доверительный интервал (4494 байта)
- Проверка гипотезы наличия тренда для количества посетителей сервиса "Яндекс Открытки" (5193 байта)
- Двухфакторная непараметрическая модель для неполных данных (6256 байт)
- Функция Логит (4265 байт)
- Функция интенсивности рисков (4215 байт)
- Логистическая функция (5834 байта)
- Прогнозирование количества телефонных звонков клиентов телекоммуникационной компании (2507 байт)
- Обобщённое среднее (6863 байта)
- Критерий Тьюки (2213 байт)
- Теория измерений (9211 байт)
- Коэффициент детерминации (11 956 байт)
- Критерий стьюдентизированного размаха (2087 байт)
- Вариация и смещение (2724 байта)
- Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Вопросы (23 239 байт)
- Ротационная панель (2508 байт)
- Критерий экстремумов (4358 байт)
- Значимость коэффициентов линейной регрессии (8874 байта)
- Критерий Гехана (5974 байта)
- Интервальная оценка (8994 байта)
- Сообщения по прикадной математике ВЦ РАН (стилевой файл) (1887 байт)
- Статистические свойства МНК-оценок коэффициентов регрессии (8908 байт)
- Доверительные интервалы для параметров регрессии (5252 байта)
- Дисперсия остатков (3260 байт)
- AR Face Database (1909 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов) (193 428 байт)
- Фактор инфляции дисперсии (4602 байта)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, весна 2010 (13 651 байт)
- Sheffield Face Database (1428 байт)
- VisTex (1676 байт)
- SOIL-47 (1952 байта)
- MNIST database of handwritten digits (2003 байта)
- The NORB Dataset (1320 байт)
- Интернет-математика (4495 байт)
- ALOI (2004 байта)
- COIL-20 (1366 байт)
- COIL-100 (1383 байта)
- Метрика (2702 байта)
- Порождение линейных регрессионных моделей (постановка задачи) (7459 байт)
- Метод наименьших углов (пример) (17 608 байт)
- EM алгоритм (пример) (14 234 байта)
- Однослойный персептрон (пример) (9858 байт)
- EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент (пример) (18 287 байт)
- Algorithmic Learning Theory (конференция) (2981 байт)
- Метод Парзеновского окна (пример) (12 947 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Шаблон отчета о вычислительном эксперименте (3167 байт)
- Логистическая регрессия для решения задач классификации (пример) (11 619 байт)
- Метод k взвешенных ближайших соседей (пример) (23 624 байта)
- Функции радиального базиса (пример) (13 467 байт)
- Журналы ВАК по тематике ресурса (71 077 байт)
- Отчет о выполнении исследовательского проекта (практика, В.В. Стрижов) (10 626 байт)
- Метод k ближайших соседей (пример) (9626 байт)
- Рейтинг международных научных конференций (8144 байта)
- Многомерная интерполяция и аппроксимация на основе теории случайных функций (116 258 байт)
- Компания Recogmission (2474 байта)
- Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-14 (37 878 байт)
- Технология информационного анализа электрокардиосигналов (20 973 байта)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2013-2014 уч. года (2245 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2011 (8734 байта)
- Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций, А.С. Конушин, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, О.В. Баринова, В.С. Конушин, 2009) (21 342 байта)
- Байесовские методы машинного обучения (Спецсеминар) (39 756 байт)
- Полигон алгоритмов/Документация (1368 байт)
- Полигон алгоритмов/TODO-лист (5454 байта)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009 (50 190 байт)
- Как обучаются машины? Научно-популярная статья (1439 байт)
- Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Объявления (1573 байта)
- Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/О кафедре (31 656 байт)
- European Conference on Operational Research (5494 байта)
- Daily electricity price forecasting (report) (40 685 байт)
- Обнаружение жизненного цикла товаров (отчет) (14 609 байт)
- Прогнозирование объемов продаж групп товаров (отчет) (28 178 байт)
- Классификация пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями (отчет) (16 007 байт)
- Разработка алгоритмов ранговой регрессии для кредитного скоринга (отчет) (10 345 байт)
- Выбор оптимального алфавита марковских моделей для распознавания речи (отчет) (18 862 байта)
- Полигон алгоритмов/Формат данных задачи (7783 байта)
- Биномиальное распределение (13 601 байт)
- Сходимость по вероятности (6575 байт)
- Полигон алгоритмов/Мастер загрузки задач (7500 байт)
- Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций) / Задание 2 (40 773 байта)
- Полигон алгоритмов/Общий отчёт задачи-алгоритмы (12 920 байт)
- Вероятностное пространство (13 378 байт)
- Случайная величина (5404 байта)
- Требования к кандидатской диссертации (12 457 байт)
- Полигон алгоритмов/Подробный отчёт задача-алгоритм (10 539 байт)
- Вероятность (5039 байт)
- Функция распределения (8446 байт)
- Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2006 (26 543 байта)
- Полигон алгоритмов коллаборативной фильтрации (7821 байт)
- Метод Нелдера-Мида (20 193 байта)
- Максимальная совместная подсистема (19 800 байт)
- Распределение Пуассона (4215 байт)
- Достаточная статистика (6627 байт)
- Полигон алгоритмов/Мастер формирования отчета (8107 байт)
- Критерий Ван дер Вардена (10 994 байта)
- Распределение Фишера (3772 байта)
- Распределение хи-квадрат (5509 байт)
- Распределение Стьюдента (7267 байт)
- Нормальное распределение (14 758 байт)
- Простой случайный выбор (9142 байта)
- Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009 (8143 байта)
- Итоги конкурса предсказания отклика клиентов ОТП Банка (1995 байт)
- Адаптивные методы прогнозирования временных рядов (7422 байта)
- Аппроксимация Лапласа (4178 байт)
- Алгоритм СТОЛП (10 880 байт)
- Метод Монте-Карло (19 618 байт)
- Теория Валианта (21 171 байт)
- Криптография (22 089 байт)
- Нейрокриптография (13 802 байта)
- Криптография и машинное обучение (30 455 байт)
- Однофакторная параметрическая модель (5460 байт)
- Стратификация (11 264 байта)
- Однофакторная непараметрическая модель (8384 байта)
- Размерность Вапника-Червоненкиса (10 225 байт)
- Алгоритм имитации отжига (7727 байт)
- Бустинг (6528 байт)
- Метод потенциальных функций (9699 байт)
- Функция конкурентного сходства (3519 байт)
- Алгоритм FRiS-СТОЛП (6223 байта)
- Функция ядра (4498 байт)
- Кривая ошибок (12 857 байт)
- Критерии нормальности (11 653 байта)
- Теорема Новикова (5979 байт)
- Бритва Оккама (2508 байт)
- Теория сложности вычислений (30 991 байт)
- Формула Надарая-Ватсона (4719 байт)
- Метод стохастического градиента (13 568 байт)
- Модель МакКаллока-Питтса (7916 байт)
- Теорема Мерсера (4359 байт)
- Разнообразие (3281 байт)
- Функция роста (1637 байт)
- Критерии согласия (21 624 байта)
- Метод наименьших квадратов с итеративным пересчётом весов (8559 байт)
- ЕМ-алгоритм, его модификации и обобщения (23 265 байт)
- Алгоритмы вычисления оценок (6842 байта)
- Линейный дискриминант Фишера (9554 байта)
- Метод парзеновского окна (5635 байт)
- Алгоритм AdaBoost (17 896 байт)
- Адаптивный линейный элемент (6100 байт)
- Алгоритм ФорЭл (11 652 байта)
- Оценивание плотности распределения (19 682 байта)
- Алгоритм INCAS (9853 байта)
- Искусственная нейронная сеть (8977 байт)
- Модифицированная ортогонализация Грама-Шмидта (20 000 байт)
- Квадратичный дискриминант (8315 байт)
- Проклятие размерности (4761 байт)
- Метод Ньютона-Гаусса (11 628 байт)
- Робастное оценивание (19 420 байт)
- Медиана (6106 байт)
- Алгоритмы выбора линейных регрессионных моделей (практика) (11 953 байта)
- Критерий Бартелса (5176 байт)
- Критерий Лемана-Розенблатта (5786 байт)
- Сеть радиальных базисных функций (10 021 байт)
- Ранговые критерии (16 999 байт)
- Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 1 (2848 байт)
- Критерии однородности (25 408 байт)
- Метод релевантных векторов (10 683 байта)
- Правило Хэбба (7453 байта)
- Оценка параметров смеси моделей (11 162 байта)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей (54 356 байт)
- Алгоритмы выбора линейных регрессионных моделей (практика)/Вспомогательные функции (3552 байта)
- Порождение и выбор авторегрессионных моделей (7986 байт)
- CBCL Face Data (997 байт)
- IDEF0 (24 226 байт)
- Извлечение информации из изображений. Теория и приложения (семинар) (5221 байт)
- Радемахеровская сложность (6044 байта)
- Прогнозирование объемов продаж новых товаров (отчет) (14 512 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2010 (4787 байт)
- Повышение точности прогнозов на данных Netflix с помощью построения алгоритмических композиций (отчет) (15 722 байта)
- Алгоритм AnyBoost (6586 байт)
- Теория статистического обучения (2097 байт)
- Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2008 (6515 байт)
- Нестатистические методы анализа данных и классификации (курс лекций, В.В. Рязанов, 2010) (1160 байт)
- Муравьиные алгоритмы (11 911 байт)
- Прогнозирование ежедневных цен на электроэнергию (отчет) (24 189 байт)
- Полигон алгоритмов/Мастер загрузки алгоритмов (24 288 байт)
- Прогнозирование (2091 байт)
- Полигон алгоритмов/Взаимодействие с пользовательскими алгоритмами (17 794 байта)
- Мазуров, Владимир Данилович (4971 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2009 (15 243 байта)
- Сравнение алгоритмов классификации для кредитного скоринга (отчет) (40 228 байт)
- Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Доска объявлений (242 367 байт)
- Нестатистические методы анализа данных и классификации (курс лекций, В.В.Рязанов) (9605 байт)
- Прикладные методы прогнозирования и анализа данных (спецсеминар, В.В. Рязанов) (1833 байта)
- Полигон алгоритмов/Пошаговая реализация собственного алгоритма (33 633 байта)
- Прореживание двухслойной нейронной сети (пример) (12 770 байт)
- Семинар Ю.И. Журавлева (2300 байт)
- Оптимальное прореживание нейронных сетей (пример) (15 114 байт)
- Порождение нелинейных регрессионных моделей (пример) (14 571 байт)
- SVM для линейно неразделимой выборки (пример) (19 521 байт)
- SVM для линейно разделимой выборки (пример) (14 558 байт)
- SVM регрессия (пример) (12 534 байта)
- Шаговая регрессия (пример) (14 489 байт)
Просмотреть (предыдущие 500) (следующие 500) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
