Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2018

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 16: Строка 16:
* [[Media:Aduenko2018Evidence2.pdf|Лекция 5: Байесовская линейная регрессия и понятие обоснованности-2]]
* [[Media:Aduenko2018Evidence2.pdf|Лекция 5: Байесовская линейная регрессия и понятие обоснованности-2]]
* [[Media:Bayes_theory_2.pdf‎|Задание 2]]
* [[Media:Bayes_theory_2.pdf‎|Задание 2]]
 +
* [[Media:Aduenko2018EvidenceLogRegression.pdf|Лекция 6: Обоснованность и отбор признаков в линейной и логистической регрессии]]
 +
== Дополнительные материалы ==
== Дополнительные материалы ==

Версия 11:45, 10 октября 2018


Байесовский выбор моделей Курс лекций, преподаватель Александр Александрович Адуенко


Дополнительные материалы

  1. См. последний слайд каждой лекции со списком литературы.
  2. David MacKay, 2005, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms
  3. Christopher Bishop, 2006, Pattern Recognition and Machine Learning
  4. David Barber, 2014, Bayesian Reasoning and Machine Learning
  5. Daphne Koller and Nir Friedman, 2009, Probabilistic Graphical Models
  6. Kevin P. Murphy, 2012, Machine Learning: a Probabilistic Perspective
Личные инструменты