Участник:Vokov/Планы по развитию MachineLearning.RU

Материал из MachineLearning.

< Участник:Vokov(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Часто обновляемые файлы)
(Часто обновляемые файлы)
 
(1 промежуточная версия не показана)
Строка 372: Строка 372:
* [[Изображение:Voron-ML-AssocRules-slides.pdf]]
* [[Изображение:Voron-ML-AssocRules-slides.pdf]]
* [[Изображение:Voron-ML-SSL.pdf]]
* [[Изображение:Voron-ML-SSL.pdf]]
-
* [[Изображение:Voron-ML-TopicModels-slides.pdf]]
 
* [[Изображение:Voron-ML-CF.pdf]]
* [[Изображение:Voron-ML-CF.pdf]]
 +
* [[Изображение:Voron-ML-TopicModels-slides.pdf]]
 +
* [[Изображение:Voron-ML-RL-slides.pdf]]
== Литература (страницы публикаций) ==
== Литература (страницы публикаций) ==

Текущая версия

Содержание

На этой странице собраны ссылки на статьи и шаблоны, которые К.Воронцов когда-то написал или собирался написать.

Планы по развитию MachineLearning.RU

Сильно недописанные статьи

Немного недописанные статьи

Статьи, нуждающиеся в доработке

Базовые понятия

Статистика

Теория вычислительного обучения

Байесовская теория классификации

Классификация на основе сходства

Классификация на основе разделимости

Байесовский вывод

Нейронные сети

Логические алгоритмы классификации

Кластерный анализ

Корреляционный анализ и регрессия

Прогнозирование

Сокращение размерности

Алгоритмические композиции

Предварительный анализ данных

Projection pursuit

Интеллектуальный анализ данных

Теории, научные школы

Предметные области

Внутренняя кухня MachineLearning.ru

Служебные страницы

Интересные спецстраницы

Шаблоны

Мои шаблоны

Основные шаблоны для библиографий:

Вспомогательные шаблоны для библиографий:

Программирование в шаблонах:

Часто обновляемые файлы

Слайды лекций ТОМ/ММРО

Литература (страницы публикаций)

  1. Вапник В. Н., Червоненкис А. Я. Теория распознавания образов. — М.: Наука, 1974. — 416 с.  (подробнее)
  2. Вапник В. Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. — М.: Наука, 1979. — 448 с.  (подробнее)
  3. Журавлёв, Ю. И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации // Проблемы кибернетики: Вып.33. — 1978. — С. 5–68.  (подробнее)
  4. Журавлёв, Ю. И., Рязанов, В. В., Сенько, О. В. «Распознавание». Математические методы. Программная система. Практические применения. — М.: ФАЗИС, 2006. — 176 с.  (подробнее)
  5. Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. — Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. — 270 с. — ISBN 5-86134-060-9  (подробнее)
  6. Зиновьев, А. Ю. Визуализация многомерных данных. — Издательство Красноярского государственного технического университета, 2000. — 180 с.  (подробнее)
  7. Рудаков, К. В. Алгебраическая теория универсальных и локальных ограничений для алгоритмов распознавания: Дис. док. физ.-мат. наук: 05-13-17. — Вычислительный центр АН СССР, 1992. — 274 с.  (подробнее)
  8. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. The Elements of Statistical Learning, 2nd edition. — Springer, 2009. — 533 p.  (подробнее)
Личные инструменты