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

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Текущая версия (04:32, 19 декабря 2018) (править) (отменить)
м
 
Строка 22: Строка 22:
* [[Media:Bayes_theory_3_new.pdf‎|Задание 3]]
* [[Media:Bayes_theory_3_new.pdf‎|Задание 3]]
* [[Media:Aduenko2018VariationalEM_new.pdf|Лекция 9: Вариационный EM-алгоритм]]
* [[Media:Aduenko2018VariationalEM_new.pdf|Лекция 9: Вариационный EM-алгоритм]]
-
* [[Media:Bayes_theory_4_new.pdf‎|Задание 4]]
+
* [[Media:Bayes_theory_4.pdf‎|Задание 4]]
* [[Media:Aduenko2018GPEvolution_new.pdf|Лекция 10: Гауссовские процессы для учёта эволюции модели]]
* [[Media:Aduenko2018GPEvolution_new.pdf|Лекция 10: Гауссовские процессы для учёта эволюции модели]]
* [[Media:Bayes_applied_2.pdf‎|Практическое задание 2]]
* [[Media:Bayes_applied_2.pdf‎|Практическое задание 2]]

Текущая версия


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