Результаты поиска

Материал из MachineLearning.

По запросу «Модель»

Перейти к: навигация, поиск

Для получения более подробной информации о поиске на страницах проекта, см. справочный раздел.

Ниже показаны 393 результата, начиная с № 1.

Просмотреть (предыдущие 500) (следующие 500) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)

Совпадения в названиях статей

Двухфакторная непараметрическая модель (5736 байт)
Регрессионная модель (10 442 байта)
17: Модель является настроенной (обуч...
53: * [[Модель зависимости]]
Модель зависимости (13 324 байта)
4: '''Модель зависимости''' — параметри...
52: === Модель зависимости ===
54: ''Модель зависимости'' — это параме...
105: === Модель алгоритмов вычисления оце...
Модель алгоритмов (49 байт)
1: #REDIRECT [[Модель зависимости]]
Обобщенная линейная модель (64 байта)
Обобщённая линейная модель (2035 байт)
Модель Тригга-Лича (14 839 байт)
1: ''Модель Тригга-Лича'' применяется в...
3: Модель Тригга-Лича относится к мо...
Модель Хольта (3004 байта)
31: ...поненциальное_сглаживание|Модель Брауна]] — экспоненциально...
33: [[Модель Хольта-Уинтерса]] — учитыв...
35: [[Модель Тейла-Вейджа]] — учитывают...
Модель Хольта-Уинтерса (4636 байт)
2: ...нных колебаний. На основе [[Модель Хольта|модели Хольта]] Уинт...
39: ...поненциальное_сглаживание|Модель Брауна]] — экспоненциально...
41: [[Модель Хольта]] — учитываются лин...
43: [[Модель Тейла-Вейджа]] — учитывают...
Модель Тейла-Вейджа (3026 байт)
7: ...ренд]], в отличии от модели [[Модель Хольта-Уинтерса|Хольта-Уин...
28: ...поненциальное_сглаживание|Модель Брауна]] — экспоненциально...
30: [[Модель Хольта]] - учитывается лине...
32: [[Модель Хольта-Уинтерса]] — учитыв...
Объединённая модель панельных данных (10 898 байт)
47: # [[Модель панельных данных с фиксиро...
48: # [[Модель панельных данных со случай...
81: * [[Модель панельных данных с фиксиро...
82: * [[Модель панельных данных со случай...
83: * [[Модель панельных данных с временн...
Модель панельных данных с фиксированными эффектами (10 488 байт)
1: '''Модель панельных данных с фиксиро...
64: ...ли расовую принадлежность. Модель с фиксированным эффектом н...
83: * [[Модель панельных данных со случай...
84: * [[Модель панельных данных с временн...
Модель панельных данных со случайными эффектами (6509 байт)
1: '''Модель панельных данных со случай...
33: Модель со случайным эффектом {{eqref|...
58: * [[Модель панельных данных с фиксиро...
59: * [[Модель панельных данных с временн...
Модель панельных данных с временны́ми эффектами (7928 байт)
1: '''Модель панельных данных с временн...
49: ..._t = 1 (t = 1,...,T)</tex>, то получим [[Модель панельных данных с фиксиро...
69: * [[Модель панельных данных со случай...
70: * [[Модель панельных данных с фиксиро...
Двухфакторная непараметрическая модель для неполных данных (6256 байт)
Модель Брауна (126 байт)
Однофакторная параметрическая модель (5460 байт)
Однофакторная непараметрическая модель (8384 байта)
Модель МакКаллока-Питтса (7916 байт)
Модель Бокса-Дженкинса (84 байта)
Векторная модель (34 613 байт)
Тематическая модель (65 байт)
Интерпретируемая модель машинного обучения (7281 байт)
12: # Модель является суперпозицией ин...

Совпадения в текстах статей

Журавлёв, Юрий Иванович (25 165 байт)
Написание отчётов и статей (рекомендации) (50 769 байт)
Научно-исследовательская работа (рекомендации) (43 884 байта)
Функциональное программирование (практикум, Д.В. Михайлов) (16 148 байт)
Метод группового учёта аргументов (35 618 байт)
80: '''7.''' Модель, доставляющая минимум внеш...
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Студенты (128 765 байт)
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011 (23 978 байт)
76: ... Д.А. Кропотов)/2011/Задание 3|«Модель Изинга»]].
183: ...цированного пространства. Модель смеси главных компонент.
Регрессионный анализ (20 925 байт)
Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов) (66 300 байт)
361: * Модель [[FastText]].
379: ...ие качества (предобучение). Модель BERT.
402: * Модель битермов WNTM. Модель связанных документов. Иера...
426: * Модель с учётом неявной информаци...
449: ...а]]. [[Модель Тейла-Вейджа]]. [[Модель Хольта-Уинтерса]].
Двухфакторная непараметрическая модель (5736 байт)
Дисперсионный анализ (17 629 байт)
49: '''Пример 5:''' Модель иерархического (гнездовог...
Метод наименьших квадратов (9587 байт)
Регрессионная модель (10 442 байта)
17: Модель является настроенной (обуч...
53: * [[Модель зависимости]]
Связанный Байесовский вывод (33 596 байт)
56: Модель <tex>H_a</tex> зависит от двух ...
166: Модель <tex>H_i</tex> может быть пред...
172: Модель <tex>H_3</tex> — наиболее «...
187: Модель <tex>H_3</tex> слишком универс...
Машинное обучение (62 190 байт)
Символьная регрессия (14 505 байт)
36: Модель <tex>f'</tex> порождается из м...
94: Модель <tex>f_2</tex> можно переписат...
Павловский, Юрий Николаевич (15 833 байта)
Теория вычислительного обучения (7636 байт)
Переобучение (18 386 байт)
Модель зависимости (13 324 байта)
4: '''Модель зависимости''' — параметри...
52: === Модель зависимости ===
54: ''Модель зависимости'' — это параме...
105: === Модель алгоритмов вычисления оце...
Оптимальное прореживание нейронных сетей (13 877 байт)
65: ...олучаем упрощенную модель. Модель перенастраивать не требуе...
Выборка (10 682 байта)
66: ...вать значения параметров [[Модель зависимости|модели]] по обу...
71: ... (оптимизация параметров) [[Модель зависимости|модели зависи...
78: ...тся качество построенной [[Модель зависимости|модели]]. Если ...
Персептрон (62 419 байт)
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов) (38 231 байт)
71: * Модель со случайным эффектом, раз...
72: * Модель с фиксированным эффектом, ...
186: ---><!--- * [[Модель панельных данных с фиксиро...
187: * [[Модель панельных данных со случай...
188: * [[Модель панельных данных с временн...
Целевая зависимость (49 байт)
1: #REDIRECT [[Модель зависимости]]
Теория Вапника-Червоненкиса (11 367 байт)
Модель алгоритмов (49 байт)
1: #REDIRECT [[Модель зависимости]]
MVR Composer (21 778 байт)
Линейный классификатор (19 077 байт)
Алгоритм Левенберга-Марквардта (8908 байт)
Алгоритм обучения (4180 байт)
Загоруйко, Николай Григорьевич (37 844 байта)
50: ...йко Н. Г., Бондарко Л. В. и др. Модель восприятия речи человеком....
Подготовка презентаций (рекомендации) (39 104 байта)
Применение метода главных компонент (22 147 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)
Моделирование мышления (школа Бонгарда) (39 909 байт)
Оценка обобщающей способности (японская притча) (12 371 байт)
Семинар К. В. Рудакова (32 456 байт)
79: ...разующих замкнутую группу. Модель описывается системой обык...
Часто используемые регрессионные модели (9174 байта)
22: ...ьная модель, <tex>y=ae^bx+ce^dx</tex>. Модель может быть использована, в ...
Обобщенная линейная модель (64 байта)
GLM (64 байта)
Нейронная сеть Кохонена (34 327 байт)
Логистическая регрессия (11 567 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)
Системы искусственного интеллекта (курс лекций, Д.В.Михайлов) (21 717 байт)
Минимизация эмпирического риска (7278 байт)
Линейная регрессия (пример) (16 185 байт)
Ошибки вычислений (35 084 байта)
Модель Тригга-Лича (14 839 байт)
1: ''Модель Тригга-Лича'' применяется в...
3: Модель Тригга-Лича относится к мо...
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)
Обучение с подкреплением (16 936 байт)
Задачи анализа данных в бизнес-аналитике (семинар К. В. Воронцова) (14 482 байта)
Экспоненциальное сглаживание (7455 байт)
35: == Модель Брауна==
54: Модель работает только при неболь...
55: ...льный тренд и сезонность), [[Модель Тейла-Вейджа| Тейла-Вейджа]...
68: [[Модель Хольта]] — учитываются лин...
70: [[Модель Хольта-Уинтерса]] — учитыв...
Метод наибольшего правдоподобия (3900 байт)
ARIMA (5237 байт)
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2008 (12 212 байт)
66: ...ненциальное сглаживание (+ Модель Брауна)]] (обновлен 11.12.08)
67: **[[Модель Хольта]] (обновлен 11.12.08)
68: **[[Модель Хольта-Уинтерса]] (обновлен...
69: **[[Модель Тейла-Вейджа]] (обновлен 11.12...
77: *[[Модель панельных данных с фиксиро...
Модель Хольта (3004 байта)
31: ...поненциальное_сглаживание|Модель Брауна]] — экспоненциально...
33: [[Модель Хольта-Уинтерса]] — учитыв...
35: [[Модель Тейла-Вейджа]] — учитывают...
Метод потенциальных функций с размещением реперных объектов в 1 классе (3567 байт)
Лассо (10 005 байт)
Нейросеть (2693 байта)
4: Модель МакКаллока–Питтса. Пусть X...
9: ====Модель МакКаллока и Питтса====
15: Модель МакКалока-Питтса эквивале...
Авторегрессионное скользящее среднее (7355 байт)
4: Модель состоит из двух частей: авт...
20: Модель [[Скользящее среднее|сколь...
41: Модель MA(q) задаётся следующим ...
Модель Хольта-Уинтерса (4636 байт)
2: ...нных колебаний. На основе [[Модель Хольта|модели Хольта]] Уинт...
39: ...поненциальное_сглаживание|Модель Брауна]] — экспоненциально...
41: [[Модель Хольта]] — учитываются лин...
43: [[Модель Тейла-Вейджа]] — учитывают...
Модель Тейла-Вейджа (3026 байт)
7: ...ренд]], в отличии от модели [[Модель Хольта-Уинтерса|Хольта-Уин...
28: ...поненциальное_сглаживание|Модель Брауна]] — экспоненциально...
30: [[Модель Хольта]] - учитывается лине...
32: [[Модель Хольта-Уинтерса]] — учитыв...
Следящий контрольный сигнал (3585 байт)
33: ...поненциальное_сглаживание|Модель Брауна]] — экспоненциально...
35: [[Модель Хольта]] — учитываются лин...
37: [[Модель Хольта-Уинтерса]] — учитыв...
39: [[Модель Тейла-Вейджа]] — учитывают...
41: [[Модель Тригга-Лича]] — следящий ко...
Метод настройки с возвращениями (14 103 байта)
Объединённая модель панельных данных (10 898 байт)
47: # [[Модель панельных данных с фиксиро...
48: # [[Модель панельных данных со случай...
81: * [[Модель панельных данных с фиксиро...
82: * [[Модель панельных данных со случай...
83: * [[Модель панельных данных с временн...
Модель панельных данных с фиксированными эффектами (10 488 байт)
1: '''Модель панельных данных с фиксиро...
64: ...ли расовую принадлежность. Модель с фиксированным эффектом н...
83: * [[Модель панельных данных со случай...
84: * [[Модель панельных данных с временн...
Модель панельных данных со случайными эффектами (6509 байт)
1: '''Модель панельных данных со случай...
33: Модель со случайным эффектом {{eqref|...
58: * [[Модель панельных данных с фиксиро...
59: * [[Модель панельных данных с временн...
Модель панельных данных с временны́ми эффектами (7928 байт)
1: '''Модель панельных данных с временн...
49: ..._t = 1 (t = 1,...,T)</tex>, то получим [[Модель панельных данных с фиксиро...
69: * [[Модель панельных данных со случай...
70: * [[Модель панельных данных с фиксиро...
Адаптивная селекция моделей прогнозирования (3656 байт)
3: ... свинец и базовый набор из [[Модель Тригга-Лича|модели Тригга-...
40: ...поненциальное_сглаживание|Модель Брауна]]
41: *[[Модель Хольта]]
42: *[[Модель Хольта-Уинтерса]]
43: *[[Модель Тейла-Вейджа]]
Адаптивная композиция моделей прогнозирования (4410 байт)
1: ...ого набора взяты линейная [[Модель Тригга-Лича|модель Тригга-...
45: ...поненциальное_сглаживание|Модель Брауна]]
46: *[[Модель Хольта]]
47: *[[Модель Хольта-Уинтерса]]
48: *[[Модель Тейла-Вейджа]]
Критерий Чоу (6970 байт)
Непараметрическая регрессия (31 016 байт)
Алгоритм LOWESS (17 076 байт)
Пробит-анализ (4685 байт)
Логит-анализ (13 329 байт)
64: Модель предлагает для каждого исп...
Коррелограмма (11 554 байта)
Ковариационный анализ (9575 байт)
Сезонность (7980 байт)
45: ...одаж с использованием ЭВМ. Модель должна быть такой, чтобы: а)...
46: ...ью экспоненциальной схемы. Модель при этом становится сложне...
52: Модель имеет вид:
77: * [[Модель Брауна]]
78: * [[Модель Хольта]]
Тренд (7835 байт)
50: * [[Модель Брауна]]
51: * [[Модель Хольта]]
52: * [[Модель Хольта-Уинтерса]]
53: * [[Модель Тейла-Вейджа]]
Анализ регрессионных остатков (6474 байта)
Шаговая регрессия (7168 байт)
Мультиколлинеарность (8471 байт)
Функция Логит (4265 байт)
Функция интенсивности рисков (4215 байт)
Прогнозирование количества телефонных звонков клиентов телекоммуникационной компании (2507 байт)
Коэффициент детерминации (11 956 байт)
Вариация и смещение (2724 байта)
Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Вопросы (23 239 байт)
Ротационная панель (2508 байт)
22: * [[Модель панельных данных с фиксиро...
23: * [[Модель панельных данных со случай...
24: * [[Модель панельных данных с временн...
Значимость коэффициентов линейной регрессии (8874 байта)
13: Модель линейной регрессии имеет в...
Статистические свойства МНК-оценок коэффициентов регрессии (8908 байт)
13: Модель линейной регрессии имеет в...
Дисперсия остатков (3260 байт)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов) (193 428 байт)
Определение гиперпараметров для MVR (16 932 байта)
Порождение линейных регрессионных моделей (постановка задачи) (7459 байт)
10: Модель <tex>f</tex> принадлежит множ...
14: Модель <tex>f_{k(\kappa)}</tex> есть линей...
50: Модель, доставляющая наименьшую с...
Метод наименьших углов (пример) (17 608 байт)
EM алгоритм (пример) (14 234 байта)
Логистическая регрессия для решения задач классификации (пример) (11 619 байт)
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-14 (37 878 байт)
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)
104: === Модель активных контуров ===
106: Модель активных контуров и пример...
132: |5 ноября 2009||Лекция 9 «Модель активных контуров и пример...
Байесовские методы машинного обучения (Спецсеминар) (39 756 байт)
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009 (50 190 байт)
348: *[[Модель Тригга-Лича]]: новая статья
Выбор оптимального алфавита марковских моделей для распознавания речи (отчет) (18 862 байта)
Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций) / Задание 2 (40 773 байта)
22: ...ждой строке равна единице. Модель генерации данных задается ...
208: ...ждой строке равна единице. Модель генерации данных задается ...
356: ...ждой строке равна единице. Модель генерации данных задается ...
Вероятностное пространство (13 378 байт)
Требования к кандидатской диссертации (12 457 байт)
Вероятность (5039 байт)
Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2006 (26 543 байта)
113: ...ываемые при моделировании. Модель как произвольная суперпоз...
Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009 (8143 байта)
84: * [[Модель МакКаллока-Питтса]]
Адаптивные методы прогнозирования временных рядов (7422 байта)
8: ...енциальное сглаживание]]'', Модель Брауна===
29: * [[Модель Хольта]]
33: * Модель линейного роста Брауна - эт...
37: * Модель прогнозирования Дж.Бокса и...
44: * [[Модель Хольта-Уинтерса]] — мульти...
Теория Валианта (21 171 байт)
Однофакторная параметрическая модель (5460 байт)
Однофакторная непараметрическая модель (8384 байта)
Кривая ошибок (12 857 байт)
93: Модель с высокой чувствительност...
Критерии нормальности (11 653 байта)
Теория сложности вычислений (30 991 байт)
58: Модель машины Тьюринга допускает ...
Модель МакКаллока-Питтса (7916 байт)
ЕМ-алгоритм, его модификации и обобщения (23 265 байт)
Адаптивный линейный элемент (6100 байт)
3: ...ия</ref> в 1960 году, развивая [[Модель МакКаллока-Питтса|математ...
Искусственная нейронная сеть (8977 байт)
26: == Понятие нейрона. Модель МакКаллока–Питтса ==
27: {{Main|Модель МакКаллока-Питтса}}
Алгоритмы выбора линейных регрессионных моделей (практика) (11 953 байта)
22: Модель с настроенными параметрам...
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/Задание 2 (22 760 байт)
8: ==Модель Изинга==
11: '''Модель Изинга''' — математическая ...
Метод релевантных векторов (10 683 байта)
Правило Хэбба (7453 байта)
45: * [[Модель МакКаллока-Питтса]]
Оценка параметров смеси моделей (11 162 байта)
Порождение и выбор авторегрессионных моделей (7986 байт)
10: ...е данные и последний месяц. Модель настраивается по истории и...
IDEF0 (24 226 байт)
42: Модель IDEF0 всегда начинается с пре...
Прогнозирование объемов продаж новых товаров (отчет) (14 512 байт)
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2008 (6515 байт)
Критерий Акаике (8304 байта)
Прогнозирование ежедневных цен на электроэнергию (отчет) (24 189 байт)
Прогнозирование (2091 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)
Прореживание двухслойной нейронной сети (пример) (12 770 байт)
Порождение нелинейных регрессионных моделей (пример) (14 571 байт)
Шаговая регрессия (пример) (14 489 байт)
2: ...и, оценивается её качество. Модель с настроенными параметрам...
Символьная регрессия и структурное расстояние между моделями (пример) (12 881 байт)
39: Модель <tex>f'</tex> порождается из м...
Анализ регрессионных остатков (пример) (20 276 байт)
88: ==== Модель №1 (хорошая) ====
114: ==== Модель №2 (плохая, одномерная) ====
142: ==== Модель №3 (плохая,многомерная) ====
Анализ мультиколлинеарности (пример) (16 006 байт)
Временной ряд (14 226 байт)
8: Модель временного ряда в общем см...
Метод Белсли (18 595 байт)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2010 (19 604 байта)
Прогнозирование формы множества (8297 байт)
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2010 (32 062 байта)
Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2007 (43 361 байт)
169: * Модель как произвольная суперпоз...
Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 374, осень 2008 (21 069 байт)
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2010 (94 625 байт)
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/Задание 1 (23 851 байт)
9: '''Модель 1''' 
22: '''Модель 2''' 
30: '''Модель 3''' 
43: '''Модель 4'''
Группировка категорий и сегментация признаков в логистической регрессии (пример) (16 679 байт)
14: Модель:
Поиск сходства текстовых документов с помощью частых замкнутых множеств признаков (11 108 байт)
Исследование данных о посещаемости сайтов с помощью методов анализа формальных понятий (11 240 байт)
Аппроксимация Лапласа (пример) (11 873 байта)
Прогнозирование финансовых пузырей (пример) (5769 байт)
Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011/Задание 1 (38 343 байта)
65: ...ждой строке равна единице. Модель генерации данных задается ...
Предобработка данных ДНК-микрочипов (16 693 байта)
16: ====Модель====
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Рекомендуемые обозначения (6315 байт)
Краткосрочное прогнозирование почасовых цен на электроэнергию (пример) (9175 байт)
Поиск нелинейной модели поверхности Мохоровичича (пример) (8253 байта)
Оценка сложности регрессионных моделей (пример) (15 423 байта)
Сравнение временных рядов при авторегрессионном прогнозе (пример) (16 282 байта)
10: ...атрицей ковариации <tex>A</tex>. Модель некоторым образом учитыва...
Прогнозирование макроэкономических показателей с помощью векторной авторегрессии (пример) (3242 байта)
Вычисление гиперпараметров при различных гипотезах порождения данных (пример) (14 727 байт)
Описание окрестности точки наибольшего правдоподобия моделей (пример) (13 719 байт)
Исследование скорости сходимости параметров и гиперпараметров (пример) (9678 байт)
Математические основы теории прогнозирования (курс лекций) (15 150 байт)
77: ...ера|Оценки Каплан-Майера]]. Модель Кокса.
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2011 (6259 байт)
81: # Модель Fields of Experts и задачи, решаемы...
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2011 (22 600 байт)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2010 (19 220 байт)
Методы деконволюции изображений (7191 байт)
Векторная модель (34 613 байт)
VSM (45 байт)
Vector space model (45 байт)
Выделение периодической компоненты временного ряда (пример) (30 936 байт)
Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011/Задание 2 (26 192 байта)
Одномерная линейная регрессия (10 768 байт)
3: ...егрессии]] является прямой. Модель характеризуется двумя пар...
5: == Модель одномерной линейной регре...
8: Модель описывается уравнением:
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2011 (32 123 байта)
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Дипломные работы (57 475 байт)
CRISP-DM (14 106 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)
85: ..., Д.А. Кропотов)/Задание 2 | '''Модель Изинга''']].
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-15 (68 237 байт)
74: ...ов Александр Николаевич}}'' Модель распознавания и оценивани...
239: ...докладчик|Мертвецов А. Н.}}'' Модель распознавания и оценивани...
Прогнозирование функциями дискретного аргумента (пример) (18 484 байта)
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2014 (6289 байт)
76: # Модель TrueSkill.
Логический анализ данных в распознавании (курс лекций, Е.В. Дюкова) (17 461 байт)
52: ...аскакова Л.В., Журавлёв Ю.И. Модель распознающих алгоритмов с ...
Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Семестровый курс (27 171 байт)
176: * Модель с учётом неявной информаци...
Вычислительные задачи математической биологии (курс лекций, С.А. Махортых, А.Н. Панкратов) (14 985 байт)
19: ...ка биологических тканей.''' Модель кровеносной артерии. Диагн...
33: ...х рядов. Динамический хаос. Модель Лоренца. Странные аттракто...
37: ...системы «Хищник – жертва». Модель конкуренции между двумя эк...
41: ... в биологических системах. Модель двух состояний процесса де...
Непрерывные морфологические модели и алгоритмы (курс лекций, Л.М. Местецкий) (10 143 байта)
GMDH Shell (9870 байт)
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Спецкурсы-спецсеминары (58 848 байт)
Основные модели данных в аналитической деятельности (курс лекций, А.И. Майсурадзе) (16 187 байт)
28: Модель «таблица данных» (data table) в ...
31: Модель «результат запроса» (result set...
96: ... и Снежинка. Slowly Changing Dimension. Модель Data Vault.
Математические методы классификации (курс лекций, К.В. Рудаков) (15 315 байт)
67: === Модель <tex>M(R_j,\gamma_m)</tex> ===
70: === Модель <tex>M(\gamma_m,p,\varepsilon,x)</tex> ===
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2011 (9234 байта)
82: # Модель DBM. Алгоритм обучения. Прим...
Аппроксимация функции ошибки (9182 байта)
Статистический отчет при создании моделей (12 567 байт)
79: === Модель №1 ===
95: === Модель №2 ===
111: === Модель №3 ===
121: === Модель №4 ===
137: === Модель №5 ===
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011/Задание 1 (26 262 байта)
9: '''Модель 1''' 
22: '''Модель 2''' 
30: '''Модель 3''' 
43: '''Модель 4'''
Суммаризация в анализе ДНК-микрочипов (15 337 байт)
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011/Задание 3 (27 535 байт)
8: ==Модель Изинга==
11: '''Модель Изинга''' — математическая ...
Использование метода Белсли для прореживания признаков (7539 байт)
Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2011 (12 667 байт)
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2012 (6742 байта)
90: # Модель кооперативных разрезов дл...
Тематическое моделирование (15 829 байт)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2012 (15 674 байта)
МОТП/2012 (14 251 байт)
Практикум на ЭВМ (317)/Autoencoder (30 048 байт)
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2012, ФУПМ (35 050 байт)
Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 3 (24 943 байта)
Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 5 (22 239 байт)
Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 6 (26 839 байт)
36: ==Модель Изинга==
39: '''Модель Изинга''' — математическая ...
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/3 (23 111 байт)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2012 (36 937 байт)
Математические основы теории прогнозирования (курс лекций)/2012/Задание СФ (42 435 байт)
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2013 (3312 байт)
30: ...тудентка 4-го курса ВМК '''Модель Shape Boltzmann Machine для моделиров...
Прикладные методы восстановления зависимостей в сложноорганизованных данных (курс лекций, О.В.Красоткина) (12 019 байт)
45: 7. Модель логистической регрессии с ...
49: 9. Модель логистической регрессии с ...
51: 10. Модель логистической регрессии с ...
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2012 (88 331 байт)
423: ...тинов А. В., Николенко С. И.'' Модель рекомендательной системы ...
Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» (40 455 байт)
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2012 (59 926 байт)
Параллельные вычисления в Matlab (8472 байта)
Машинное обучение и обучаемость: сравнительный обзор (6914 байт)
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/весна 2013 (17 910 байт)
51: ...О (курс лекция)/2013/Задание 2| Модель Изинга]]
122: ...цированного пространства. Модель смеси главных компонент.
CRISP-DM/Evaluation (5230 байт)
CRISP-DM/Data Preparation (8360 байт)
CRISP-DM/Modeling (5919 байт)
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 3 (10 816 байт)
13: === Модель <tex>L_1</tex>-регуляризованной ...
Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 1 (20 449 байт)
13: '''Модель 1''' 
26: '''Модель 2''' 
34: '''Модель 3''' 
47: '''Модель 4'''
Прогнозирование плотности транспортного потока (22 239 байт)
91: === Модель следования за лидером ===
103: 1) Модель Танака.
112: 2) Модель Гриндшилдса.
118: 3) Модель Гринберга.
124: 4) Модель Гриндшилдса-Гринберга.
Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 2 (32 427 байт)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, весна 2013 (30 300 байт)
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2013, ФУПМ (46 615 байт)
БММО (курс лекций)/2013/Задание 1 (19 957 байт)
13: '''Модель 1''' 
26: '''Модель 2''' 
34: '''Модель 3''' 
47: '''Модель 4'''
Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 6 (19 531 байт)
12: == Модель Изинга ==
16: '''Модель Изинга''' — математическая ...
Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 3 (28 627 байт)
14: == Модель авторегрессии ==
76: ...ждой строке равна единице. Модель генерации данных соответс...
Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов) (39 523 байта)
153: * Модель PLSA.
154: * Модель LDA. Распределение Дирихле и...
192: * Модель BigramTM.
193: * Модель Topical N-grams (TNG).
204: * Модель битермов BTM (Biterm Topic Model) для ...
Алгоритм LISTBB (6556 байт)
Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 4 (13 794 байта)
Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 5 (23 131 байт)
БММО (курс лекция)/2013/Задание 2 (28 253 байта)
8: ==Модель Изинга==
11: '''Модель Изинга''' — математическая ...
Коллекции документов для тематического моделирования (5473 байта)
Критерий Давидсона-Маккиннона (8680 байт)
88: * Модель плохо восстанавливается.
Практикум на ЭВМ (317)/2012-2013/Autoencoder (28 968 байт)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, осень 2013 (28 643 байта)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2013 (23 355 байт)
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2013 (57 669 байт)
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-16 (25 066 байт)
49: ...ик|Егоров Антон Иванович}}'' Модель статического фона с исполь...
Математические методы распознавания образов (конференция)/ММРО-16. Все доклады (25 507 байт)
78: ...., {{докладчик|Егоров А. И.}}'' Модель статического фона с исполь...
Графические модели (курс лекций)/2013 (34 344 байта)
91: ... (курс лекций)/2013/Задание 6| «Модель Изинга»]].
Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 7 (16 866 байт)
Биномиальное распределение двух случайных величин (39 950 байт)
Биномиальное распределение с равновероятными успехами испытаний Бернулли (63 374 байта)
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)
15: '''Модель 1''' 
28: '''Модель 2''' 
36: '''Модель 3''' 
49: '''Модель 4'''
БММО (курс лекций)/2013осень/Задание 2 (15 284 байта)
Практикум на ЭВМ (317)/2013-2014/BackgroundSubtraction (17 160 байт)
Расстояние Кука (6154 байта)
Критерий Бройша-Пагана (5688 байт)
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2014/Задание 1 (19 915 байт)
13: '''Модель 1''' 
26: '''Модель 2''' 
34: '''Модель 3''' 
47: '''Модель 4'''
Эластичная сеть (5889 байт)
Критерий Неменьи (7877 байт)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, весна 2014 (40 609 байт)
325: Модель отличается от стандартной ...
Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 1 (20 438 байт)
14: '''Модель 1''' 
27: '''Модель 2''' 
35: '''Модель 3''' 
48: '''Модель 4'''
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, весна 2014 (71 482 байта)
Вероятностный латентный семантический анализ (22 703 байта)
1: ...тентного) параметра - темы. Модель предложена Томасом Хофман...
Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 2 (32 534 байта)
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2014 (39 808 байт)
Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 3 (16 139 байт)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2014 (91 205 байт)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2014 (12 581 байт)
Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 4 (19 663 байта)
11: == Модель Изинга ==
15: '''Модель Изинга''' — математическая ...
Обучение по предпочтениям (5026 байт)
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012 (18 965 байт)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2014 (22 758 байт)
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/осень 2013 (20 282 байта)
179: ...цированного пространства. Модель смеси главных компонент.
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2014 (21 989 байт)
86: ...е 3. [[Media:BMML_2014_fall_assignment3.pdf | «Модель Изинга»]].
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014/3 (17 585 байт)
Теория статистического обучения (курс лекций, Н. К. Животовский) (9561 байт)
97: * Модель гауссовской последователь...
BigARTM (28 506 байт)
25: ...ржательную интерпретацию. Модель привязывает к каждой теме ...
59: ...екающимися или вложенными. Модель строит тематические векто...
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, весна 2015 (63 422 байта)
Аддитивная регуляризация тематических моделей (25 087 байт)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, весна 2015 (66 130 байт)
Пробные задачи (72 324 байта)
40: ...одели? Нарисовать графики. Модель – линейная или логистичес...
46: ...ков, вообще замечательно). Модель задана в виде ОДУ, решением...
121: ...p://www.cis.fordham.edu/wisdm/dataset.php WISDM]. Модель движения из шести классов ...
Компьютерные методы обработки сигналов (курс лекций, О.В. Красоткина)/2013, ММП (5516 байт)
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015/3 (19 333 байта)
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-17 (38 229 байт)
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015, ФУПМ/3 (30 835 байт)
Использование технологий NVIDIA для решения задач глубокого обучения (25 951 байт)
Рекомендации по доработке магистерской диссертации (18 015 байт)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, осень 2015 (16 111 байт)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2015 (46 363 байта)
Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК до 2015 года) (9949 байт)
33: 2.1. Модель АВО (введение, основные обо...
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2014 (17 060 байт)
163: * Модель глубинного автокодировщик...
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2015 (16 831 байт)
142: * Модель глубинного автокодировщик...
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ФУПМ/3 (29 120 байт)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, весна 2016 (66 251 байт)
Статистический кластерный анализ (регулярный семинар) (19 493 байта)
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2016 (20 874 байта)
161: * Модель глубинного автокодировщик...
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, весна 2016 (83 954 байта)
455: ...ределения длин документов. Модель word2vec независима от длин до...
487: ...метра мобильного телефона. Модель представляет собой многос...
634: * '''Название''': Модель порождения объектов в зада...
Словарь терминов машинного обучения (8727 байт)
Алгебраические методы обработки данных (курс лекций, Журавлёв Ю.И.) (13 799 байт)
43: # Модель данных «признаковое описа...
45: # Модель данных «метрические тензо...
Машинное обучение (РЭУ) (15 873 байта)
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2015-2016 год, осень (17 240 байт)
117: [https://db.tt/Pl0VzKeg Модель word2vec]
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ФУПМ/2 (26 209 байт)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа YАД, весна 2016 (51 818 байт)
95: |Модель порождения объектов в зада...
351: ...ределения длин документов. Модель word2vec независима от длин до...
372: ...метра мобильного телефона. Модель представляет собой многос...
409: * '''Название''': Модель порождения объектов в зада...
Конкурс Avito-2016: Распознавание марки и модели автомашин на изображениях (27 763 байта)
49: |Модель: Range Rover Evoque
50: |Модель: C-класс
51: |Модель: 3 серия
52: |Модель: CX-5
Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015 (35 923 байта)
81: ...кции текстовых документов. Модель PLSA, формулы Е-шага и М-шага.
238: * Модель для выделения поведений об...
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ММП/3 (17 437 байт)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2016 (17 817 байт)
122: ... из наборов репозитория UCI. Модель, состав признаков, гипотез...
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, осень 2016 (44 043 байта)
Практикум на ЭВМ (417)/2016 (12 493 байта)
42: ... и Снежинка. Slowly Changing Dimension. Модель Data Vault.
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, весна 2017 (27 068 байт)
Интерпретируемая модель машинного обучения (7281 байт)
12: # Модель является суперпозицией ин...
Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016 (27 731 байт)
48: '''Модель LDA.'''
56: * Модель SWB с фоном и шумом. Робастна...
57: * Модель LDA не снижает переобучение,...
89: * Модель LDA. Свойства распределения ...
155: ... коротких сообщений Twitter-LDA. Модель монотематичных предложени...
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, весна 2017 (96 707 байт)
Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2017 (18 450 байт)
51: ** Модель языка, N-граммы, сглаживани...
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-2017 (34 329 байт)
40: ...ыков Игорь Георгиевич'' Модель применения метода Уорда дл...
115: ...ч}}, Липко Юлия Юрьевна'' Модель информационных потоков дл...
Практикум на ЭВМ (417)/2017 (12 066 байт)
100: ... и Снежинка. Slowly Changing Dimension. Модель Data Vault.
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2017 (33 590 байт)
Методы машинного обучения и поиск достоверных закономерностей в данных (курс лекций, О.В. Сенько) (8320 байт)
28: # Модель Алгоритмов вычисления оце...
29: # Модель искусственного нейрона. Пе...
42: ...ти по методу Каплан-Майера. Модель Кокса.
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-19 (56 523 байта)
216: ...ольевич}}'' [[Media:BelousovMMPR201929.pdf|Модель «кочевников» и «землепашц...
Анализ поведения по сигналам носимых устройств (27 871 байт)
Практикум на ЭВМ (317)/2018 (весна) (19 180 байт)
271: | Модель WaveNet для генерации звука
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, весна 2018 (60 103 байта)
Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2018 (12 032 байта)
Графические модели (курс лекций)/2018 (9677 байт)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 594, весна 2018 (53 179 байт)
Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Форма отчета (2610 байт)
Практикум на ЭВМ (417)/2019 (26 417 байт)
180: Модель «таблица данных» (data table) в ...
183: Модель «результат запроса» (result set...
248: ... и Снежинка. Slowly Changing Dimension. Модель Data Vault.
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, весна 2018 (35 373 байта)
Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2017 (32 806 байт)
52: '''Модель LDA'''.
113: * Модель LDA. Свойства распределения ...
135: * Модель коррелированных тем CTM (Correl...
164: * Модель BigramTM.
165: * Модель Topical N-grams (TNG).
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2018 (24 196 байт)
52: ...анге А. М.'' [[Media:LangeIDP18.pdf|Модель классификации на основе ср...
Математические методы анализа текстов (курс лекций, К.В.Воронцов, А.А.Потапенко) (10 593 байта)
Методы машинного обучения (А. И. Майсурадзе) (27 859 байт)
205: ...в науке. Физическая модель. Модель “решателя”. Информационн...
208: # Модель данных «признаковое описа...
221: # Модель данных «метрические тензо...
228: # Модель перцептрона Розенблатта. М...
Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2018 (28 421 байт)
96: * Модель коррелированных тем CTM (Correl...
106: * Модель BigramTM.
107: * Модель Topical N-grams (TNG).
116: * Модель битермов BTM (Biterm Topic Model) для ...
117: <!--* Модель всплесков BBTM (Bursty Biterm Topic Mode...
Математические методы анализа текстов (МФТИ) / 2021 (11 422 байта)
92: Модель Linear-CRF, её упрощения и обобщ...
145: Модель BERT и её модификации.
Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)/Группа 694, весна 2019 (61 683 байта)
Технологии организации данных (курс лекций, С.К.Дулин) (26 855 байт)
89: ...туп к источникам данных ODBC. Модель объектов рабочего простра...
121: ...туп к источникам данных ODBC. Модель объектов рабочего простра...
Технологии организации данных (курс лекций, С.К.Дулин)/Вопросы (9633 байта)
Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы 1 семестр (17 077 байт)
Математические модели и методы управления сложных систем (курс лекций, В.И.Цурков) (15 074 байта)
57: * Модель отклонения движения самол...
69: ...вости многосвязных систем. Модель продольного движения само...
Декомпозиция в оптимизации систем (курс лекций, В.И.Цурков) (13 737 байт)
Математические модели и методы принятия решений (курс лекций, Е.З.Мохонько) (8410 байт)
69: ...ненко.'' Постановка задачи. Модель с непрерывным временем. //С...
Математические модели и методы принятия решений (курс лекций, Е.З.Мохонько)/Вопросы (3059 байт)
Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)/ФУПМ, осень 2019 (34 706 байт)
Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2019, ВМК (29 992 байта)
79: == Модель LDA и ЕМ-алгоритм ==
83: * Модель PLSA.
84: * Модель LDA. Максимизация апостерио...
125: * Модель для выделения поведений об...
136: * Модель BigramTM.
Моя первая научная статья (практика, В.В. Стрижов)/Группы 774, 794, весна 2020 (112 220 байт)
519: ...ые экономические явления). Модель должна являться суперпози...
539: ...лный перебор или генетика. Модель зависит от редуцированной ...
Математические методы прогнозирования (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2020 (15 173 байта)
Технологии программной инженерии (6780 байт)
Математические методы анализа текстов (курс лекций) / осень 2020 (15 171 байт)
94: Модель Linear-CRF, её упрощения и обобщ...
142: Модель BERT и её модификации.
Математические методы прогнозирования (лекции, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020 (33 880 байт)
211: #[[Модель Брауна]] — экспоненциальн...
212: #[[Модель Хольта]] — учитываются лин...
213: #[[Модель Хольта-Уинтерса]] — учитыв...
214: #[[Модель Тейла-Вейджа]] — учитывают...
215: #[[Модель Тригга-Лича]] — следящий к...
Нейрокомпьютерный интерфейс (6886 байт)
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2020 (47 304 байта)
Математические методы анализа текстов (ВМК МГУ) / 2021 (11 369 байт)
91: Модель Linear-CRF, её упрощения и обобщ...
113: Модель BERT и её модификации.
Моя первая научная статья (лекции и практика, В.В. Стрижов)/Группы 874, 821, 813, весна 2021 (120 239 байт)
553: ...лный перебор или генетика. Модель зависит от редуцированной ...
Математические методы прогнозирования (лекции, В.В. Стрижов)/Группы 674, 774, весна 2021 (13 824 байта)
Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2020 (33 067 байт)
103: * Модель BigramTM.
104: * Модель Topical N-grams (TNG).
115: * Модель битермов BTM (Biterm Topic Model) для ...
116: <!--* Модель всплесков BBTM (Bursty Biterm Topic Mode...
130: * Модель коррелированных тем CTM (Correl...
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-20 (43 282 байта)
Математические методы прогнозирования/Осень 2022 (61 096 байт)
150: #[[Модель Брауна]] — экспоненциальн...
151: #[[Модель Хольта]] — учитываются лин...
152: #[[Модель Хольта-Уинтерса]] — учитыв...
153: #[[Модель Тейла-Вейджа]] — учитывают...
154: #[[Модель Тригга-Лича]] — следящий к...
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2022 (52 873 байта)
Моя первая научная статья (лекции и практика)/Сборник, весна 2023 (30 323 байта)
81: Модель
Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2021 (33 866 байт)
116: * Модель PLSA.
117: * Модель LDA. Распределение Дирихле и...
155: * Модель BigramTM.
156: * Модель Topical N-grams (TNG).
167: * Модель битермов BTM (Biterm Topic Model) для ...

Просмотреть (предыдущие 500) (следующие 500) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)

Источник — «http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A1%D0%BB%D1%83%D0%B6%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F:Search»

Результаты поиска

Материал из MachineLearning.

Совпадения в названиях статей

Совпадения в текстах статей

Просмотры

Личные инструменты

Навигация

Поиск

Инструменты