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

Материал из MachineLearning.

Основная статья: Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)

Байесовский выбор моделей

Курс лекций, преподаватель Александр Александрович Адуенко

• Лекция 1: Введение
• Задание 1
• Лекция 2: Введение
• Тест 1
• Лекция 3: Введение
• Лекция 4: Байесовская линейная регрессия и понятие обоснованности
• Практическое задание 1
• Лекция 5:

• Короткий адрес страницы http://bit.ly/2PKwrkp
• Данные для практического задания 1 [1]

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