Участник:Kropotov
Материал из MachineLearning.
(+ первая версия библиотеки glm) |
(+ научные интересы) |
||
| Строка 12: | Строка 12: | ||
== Научные интересы == | == Научные интересы == | ||
| + | |||
| + | Байесовские методы машинного обучения, методы обучения и вывода в графических моделях, практический интеллектуальный анализ данных | ||
== Публикации == | == Публикации == | ||
Версия 13:16, 3 января 2011
| Кропотов Дмитрий Александрович
м.н.с. Вычислительного Центра РАН |
Научные интересы
Байесовские методы машинного обучения, методы обучения и вывода в графических моделях, практический интеллектуальный анализ данных
Публикации
Список публикаций см. здесь.
Программные реализации
Обобщенные линейные модели
Реализация ряда классических алгоритмов решения задач классификации и регрессии на основе обобщенных линейных моделей, таких как байесовская линейная/логистическая регрессия, метод релевантных векторов и вариационный метод релевантных векторов. Эти алгоритмы просты в использовании и, как правило, обладают высокой скоростью работы. С их помощью можно решать задачи классификации и регрессии, а также осуществлять отбор значимых признаков.
Скачать: glm V1.05 (RAR, 243 Кб)
Учебные курсы
Спецкурс «Байесовские методы машинного обучения»
Спецкурс «Структурные методы анализа изображений и сигналов»
Спецсеминар «Байесовские методы машинного обучения»
