Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
| Строка 112: | Строка 112: | ||
}} | }} | ||
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | {{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | ||
| - | '''Алгоритмы, модели, алгебры''', [[Участник:Dj|А.Г. Дьяконов]] | + | '''[[Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)|Алгоритмы, модели, алгебры]]''', [[Участник:Dj|А.Г. Дьяконов]] |
|Описание = | |Описание = | ||
}} | }} | ||
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | {{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | ||
| - | '''Прикладная алгебра''', В.К. Леонтьев | + | '''[[Прикладная алгебра (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)#ПРИКЛАДНАЯ АЛГЕБРА (часть 3)|Прикладная алгебра]]''', В.К. Леонтьев |
|Описание = | |Описание = | ||
}} | }} | ||
| Строка 132: | Строка 132: | ||
}} | }} | ||
}} | }} | ||
| - | === Магистры, 2-й год обучения === | + | <!--=== Магистры, 2-й год обучения === |
<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ ГОДОВЫЕ КУРСЫ ДЛЯ МАГИСТРОВ 2-ГО ГОДА --> | <!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ ГОДОВЫЕ КУРСЫ ДЛЯ МАГИСТРОВ 2-ГО ГОДА --> | ||
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | {{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | ||
Версия 16:18, 16 июля 2015
 |
|
|
| Тел. +7-495-939-4202 e-mail:  Ученый секретарь: Д.А. Кропотов Все контакты |
Содержание |
Третий курс
- Математические методы распознавания образов: лекции (К.В. Воронцов), семинары (Е.А. Соколов)
- 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.
- Прикладная алгебра (3-й поток), С.И. Гуров, Д.А. Кропотов
- Обзорный курс для студентов 3-го потока по основам прикладной алгебры (группы, кольца, поля, частично-упорядоченные множества) и ее приложениям в кодировании и комбинаторике.
- Прикладная алгебра (часть 1), А.Г. Дьяконов
Четвёртый курс
- Практикум на ЭВМ, А.И. Майсурадзе
- Байесовские методы в машинном обучении, Д.П. Ветров (лекции), М.В. Фигурнов (семинары)
- Прикладная алгебра (часть 2), С.И. Гуров
- Графические модели, Д.П. Ветров (лекции), Д.А. Кропотов, М.В. Фигурнов (семинары)
- Прикладной статистический анализ данных, Е. Рябенко
- 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.
Магистры, 1-й год обучения
- Алгебраические методы обработки данных, Ю.И. Журавлев
- Прикладная алгебра, В.К. Леонтьев
- Логические и комбинаторные методы анализа данных, С.И. Гуров
- Дисциплина на английском языке, О.В. Красоткина
- Математические методы классификации, К.В. Рудаков
- Неклассические математические модели обработки данных, А.И. Майсурадзе
