Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
| Строка 15: | Строка 15: | ||
|Описание = | |Описание = | ||
}} | }} | ||
| - | <noinclude>=== Четвёртый курс ===</noinclude> | + | <noinclude>=== Четвёртый курс ===</noinclude>{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = |
| - | {{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | + | |
'''[[Практикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008|Практикум]]''', [[Участник:AIM|А.И.Майсурадзе]] | '''[[Практикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008|Практикум]]''', [[Участник:AIM|А.И.Майсурадзе]] | ||
|Описание = | |Описание = | ||
| Строка 43: | Строка 42: | ||
'''[[МОТП|Математические основы теории прогнозирования]]''', [[Журавлев, Юрий Иванович|Ю.И. Журавлев]], [[Участник:Dmitry Vetrov|Д.П. Ветров]] | '''[[МОТП|Математические основы теории прогнозирования]]''', [[Журавлев, Юрий Иванович|Ю.И. Журавлев]], [[Участник:Dmitry Vetrov|Д.П. Ветров]] | ||
|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. | ||
| - | }} | + | }}<noinclude> |
| - | <noinclude>=== Пятый курс ===</noinclude> | + | === Пятый курс ===</noinclude>{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = |
| - | {{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | + | |
'''[[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)|Прикладной статистический анализ данных]]''', [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]] | '''[[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)|Прикладной статистический анализ данных]]''', [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]] | ||
|Описание = | |Описание = | ||
| Строка 53: | Строка 51: | ||
* '''[[Прикладные системы распознавания и прогнозирования (курс лекций)|Прикладные системы распознавания и прогнозирования]]''', [[Рудаков, Константин Владимирович|К.В. Рудаков]] и др. | * '''[[Прикладные системы распознавания и прогнозирования (курс лекций)|Прикладные системы распознавания и прогнозирования]]''', [[Рудаков, Константин Владимирович|К.В. Рудаков]] и др. | ||
</noinclude> | </noinclude> | ||
| - | <includeonly>'''[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы|Все курсы]]</includeonly> | + | <includeonly>'''[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы|Все кафедральные курсы]]</includeonly> |
Версия 22:44, 6 сентября 2011
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
- Прикладная алгебра (часть 2), В.К. Леонтьев.
- Математические основы теории прогнозирования, Ю.И. Журавлев, Д.П. Ветров
- 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
