Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2018
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
| Строка 3: | Строка 3: | ||
'''Байесовский выбор моделей''' | '''Байесовский выбор моделей''' | ||
| - | |||
Курс лекций, преподаватель Александр Александрович Адуенко | Курс лекций, преподаватель Александр Александрович Адуенко | ||
| + | * Короткий адрес страницы [http://bit.ly/2PKwrkp http://bit.ly/2PKwrkp] | ||
* [[Media:Aduenko2018Introduction.pdf|Лекция 1: Введение]] | * [[Media:Aduenko2018Introduction.pdf|Лекция 1: Введение]] | ||
* [[Media:Bayes_theory_1.pdf|Задание 1]] | * [[Media:Bayes_theory_1.pdf|Задание 1]] | ||
| Строка 13: | Строка 13: | ||
* [[Media:Aduenko2018Evidence.pdf|Лекция 4: Байесовская линейная регрессия и понятие обоснованности-1]] | * [[Media:Aduenko2018Evidence.pdf|Лекция 4: Байесовская линейная регрессия и понятие обоснованности-1]] | ||
* [[Media:Bayes_applied_1.pdf|Практическое задание 1]] | * [[Media:Bayes_applied_1.pdf|Практическое задание 1]] | ||
| + | * Данные для практического задания 1 [https://drive.google.com/file/d/1J87_cMFjokCSRqZbxH1odBVIeS7a--1t/view?usp=sharing] | ||
* [[Media:Aduenko2018Evidence2.pdf|Лекция 5:Байесовская линейная регрессия и понятие обоснованности-2]] | * [[Media:Aduenko2018Evidence2.pdf|Лекция 5:Байесовская линейная регрессия и понятие обоснованности-2]] | ||
| - | |||
| - | |||
== Дополнительные материалы == | == Дополнительные материалы == | ||
# См. последний слайд каждой лекции со списком литературы. | # См. последний слайд каждой лекции со списком литературы. | ||
Версия 11:34, 3 октября 2018
Байесовский выбор моделей
Курс лекций, преподаватель Александр Александрович Адуенко
- Короткий адрес страницы http://bit.ly/2PKwrkp
- Лекция 1: Введение
- Задание 1
- Лекция 2: Введение
- Тест 1
- Лекция 3: Введение
- Лекция 4: Байесовская линейная регрессия и понятие обоснованности-1
- Практическое задание 1
- Данные для практического задания 1 [1]
- Лекция 5:Байесовская линейная регрессия и понятие обоснованности-2
Дополнительные материалы
- См. последний слайд каждой лекции со списком литературы.
- David MacKay, 2005, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms
- Christopher Bishop, 2006, Pattern Recognition and Machine Learning
- David Barber, 2014, Bayesian Reasoning and Machine Learning
- Daphne Koller and Nir Friedman, 2009, Probabilistic Graphical Models
- Kevin P. Murphy, 2012, Machine Learning: a Probabilistic Perspective
