Участник:Kropotov

Материал из MachineLearning.

Кропотов Дмитрий Александрович м.н.с. Вычислительного Центра РАН Написать письмо.

Научные интересы

Байесовские методы машинного обучения, методы обучения и вывода в графических моделях, практический интеллектуальный анализ данных

Публикации

Список публикаций см. здесь.

Программные реализации

Обобщенные линейные модели

Реализация ряда классических алгоритмов решения задач классификации и регрессии на основе обобщенных линейных моделей, таких как байесовская линейная/логистическая регрессия, метод релевантных векторов и вариационный метод релевантных векторов. Эти алгоритмы просты в использовании и, как правило, обладают высокой скоростью работы. С их помощью можно решать задачи классификации и регрессии, а также осуществлять отбор значимых признаков.

Скачать: glm V1.05 (RAR, 243 Кб)

Учебные курсы

Спецкурс «Байесовские методы машинного обучения»
Спецкурс «Структурные методы анализа изображений и сигналов»
Спецсеминар «Байесовские методы машинного обучения»