Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Рекомендуемые базовые и дополнительные учебники

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 1: Строка 1:
{{Main|Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)}}
{{Main|Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)}}
 +
== Базовые требования к студентам ==
 +
Предполагается, что студенты прошли следующие курсы:
 +
Математический анализ, Аналитическия геометрия, Дискретный анализ, Алгебра логики, комбинаторика, теория графов, Основы высшей алгебры и теории кодирования, Теория формальных систем и алгоритмов, Теория функций комплексного переменного, Функциональный анализ, Теория вероятностей, Случайные процессы, Математическая статистика, Методы оптимизации, Прикладная статистика.
 +
 +
== Специальные требования ==
 +
Владение материалом [http://shad.yandex.ru/lectures/machine_learning.xml курса лекций "Машинное обучение" К.В. Воронцова].
 +
 +
== Рекомендуемые учебники ==
* Математический анализ.
* Математический анализ.
''О.В. Бесов - лекции ч. 1-2.''
''О.В. Бесов - лекции ч. 1-2.''
Строка 21: Строка 29:
* Прикладная статистика.
* Прикладная статистика.
''К.В. Воронцов. Прикладной статистический анализ данных''
''К.В. Воронцов. Прикладной статистический анализ данных''
 +
 +
[[Категория:Учебные курсы]]

Версия 17:54, 19 января 2015

Основная статья: Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)

Базовые требования к студентам

Предполагается, что студенты прошли следующие курсы: Математический анализ, Аналитическия геометрия, Дискретный анализ, Алгебра логики, комбинаторика, теория графов, Основы высшей алгебры и теории кодирования, Теория формальных систем и алгоритмов, Теория функций комплексного переменного, Функциональный анализ, Теория вероятностей, Случайные процессы, Математическая статистика, Методы оптимизации, Прикладная статистика.

Специальные требования

Владение материалом курса лекций "Машинное обучение" К.В. Воронцова.

Рекомендуемые учебники

  • Математический анализ.

О.В. Бесов - лекции ч. 1-2.

  • Аналитическия геометрия.

Д.В. Беклемишев. Курс аналитической геометрии и линейной алгебры

  • Дискретный анализ. Алгебра логики, комбинаторика, теория графов. Основы высшей алгебры и теории кодирования. Теория формальных систем и алгоритмов.

Пособие Ю.А. Флерова, Ю.И. Журавлева «Дискретный анализ»; Ю.И. Журавлев, Ю.А. Флеров. Основы высшей алгебры; Ю.И. Журавлев, Ю.А. Флеров, М.Н. Вялый. Дискретный анализ. Основы высшей алгебры;

  • Теория функций комплексного переменного.

Е.С. Половинкин. Курс лекций по теории функций комплексного переменного

  • Функциональный анализ.

Р.В. Константинов. Лекции по функциональному анализу

  • Теория вероятностей.

А.А. Натан, О.Г. Горбачев, С.А. Гуз. Теория вероятностей

  • Случайные процессы

А.А. Натан, О.Г. Горбачев, С.А. Гуз. Основы теории случайных процессов

  • Математическая статистика

А.А. Натан, О.Г. Горбачев, С.А. Гуз. Математическая статистика

  • Методы оптимизации.

А.Г. Сухарев, А.В. Тимохов, В.В. Федоров. Курс методов оптимизации

  • Прикладная статистика.

К.В. Воронцов. Прикладной статистический анализ данных

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A7%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BF%D0%BE_%D0%BF%D1%80%D0%B5%D1%86%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D0%BC_%28%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0%2C_%D0%92.%D0%92._%D0%A1%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B6%D0%BE%D0%B2%29/%D0%A0%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D1%83%D0%B5%D0%BC%D1%8B%D0%B5_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%B8_%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B8»
Личные инструменты