Результаты поиска
Материал из MachineLearning.
По запросу «Модель»
Для получения более подробной информации о поиске на страницах проекта, см. справочный раздел.
Ниже показаны 353 результата, начиная с № 21.
Просмотреть (предыдущие 500) (следующие 500) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
Совпадения в названиях статей
- Векторная модель (34 613 байт)
- Тематическая модель (65 байт)
- Интерпретируемая модель машинного обучения (7281 байт)
12: # Модель является суперпозицией ин...
Совпадения в текстах статей
- 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(<i>q</i>) 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) (193 551 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'''<br>
22: '''Модель 2'''<br>
30: '''Модель 3'''<br>
43: '''Модель 4'''<br> - 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'''<br>
22: '''Модель 2'''<br>
30: '''Модель 3'''<br>
43: '''Модель 4'''<br> - 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<br> '''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'''<br>
26: '''Модель 2'''<br>
34: '''Модель 3'''<br>
47: '''Модель 4'''<br> - 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'''<br>
26: '''Модель 2'''<br>
34: '''Модель 3'''<br>
47: '''Модель 4'''<br> - 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'''<br>
28: '''Модель 2'''<br>
36: '''Модель 3'''<br>
49: '''Модель 4'''<br> - 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'''<br>
26: '''Модель 2'''<br>
34: '''Модель 3'''<br>
47: '''Модель 4'''<br> - 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'''<br>
27: '''Модель 2'''<br>
35: '''Модель 3'''<br>
48: '''Модель 4'''<br> - 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'' <br/> Модель применения метода Уорда дл...
115: ...ч}}, Липко Юлия Юрьевна'' <br/> 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.'' <br/> [[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)