Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(+ курс Графические модели) |
м (смена лектора у курса МОТП) |
||
| Строка 99: | Строка 99: | ||
}} | }} | ||
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | {{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | ||
| - | '''[[МОТП|Математические основы теории прогнозирования]]''' | + | '''[[МОТП|Математические основы теории прогнозирования]]''', [[Участник:Сенько Олег|О.В. Сенько]] |
|Описание = Обзорный курс для студентов 3-го потока ВМК МГУ по основным математическим методам решения задач машинного обучения. Задачей курса также является ознакомление с основными математическими теориями, которые используются при построении алгоритмов распознавания, такими как алгебра, математическая статистика, методы оптимизации, дискретная математика и др. | |Описание = Обзорный курс для студентов 3-го потока ВМК МГУ по основным математическим методам решения задач машинного обучения. Задачей курса также является ознакомление с основными математическими теориями, которые используются при построении алгоритмов распознавания, такими как алгебра, математическая статистика, методы оптимизации, дискретная математика и др. | ||
}} | }} | ||
Версия 13:14, 3 февраля 2012
 |
|
|
| Тел. +7-495-939-4202 e-mail:  Ученый секретарь: Д.П. Ветров Все контакты |
Содержание |
Третий курс
- Математические методы распознавания образов, К.В.Воронцов
- Изучаются методы классификации, регрессии, понижения размерности, кластеризации, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. На материал данного курса опираются последующие кафедральные курсы.
Четвёртый курс
- Практикум, А.И.Майсурадзе
- Математические методы классификации, К.В. Рудаков
- Прикладная алгебра (часть 2), В.К. Леонтьев.
- Графические модели, Д.П. Ветров
- Математические основы теории прогнозирования, О.В. Сенько
- Обзорный курс для студентов 3-го потока ВМК МГУ по основным математическим методам решения задач машинного обучения. Задачей курса также является ознакомление с основными математическими теориями, которые используются при построении алгоритмов распознавания, такими как алгебра, математическая статистика, методы оптимизации, дискретная математика и др.
Пятый курс
- Прикладной статистический анализ данных, К.В.Воронцов
- Обзорный курс, охватывающий дисперсионный, корреляционный, регрессионный анализ, анализ временных рядов и прогнозирование, анализ выживаемости, анализ панельных данных, выборочный анализ. Цели курса — связать математическую статистику с практическими приложениями в различных предметных областях, научить студентов правильно применять методы прикладной статистики.
Архив курсов
- Прикладные системы распознавания и прогнозирования, К.В. Рудаков и др.
- Математические методы прогнозирования, А.М. Шурыгин
