Статьи с наименьшим количеством изменений

Ниже показаны 50 результатов, начиная с № 1.

Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)

1. Основы искусственного интеллекта и систем, основанных на знаниях (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)/Вопросы ‎(2 версии)
2. Решающий лес ‎(2 версии)
3. Баейсовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020 ‎(2 версии)
4. Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 374, осень 2008 ‎(2 версии)
5. Гипотеза сдвига ‎(2 версии)
6. Проблема заземления символов ‎(2 версии)
7. Предрассудок ‎(2 версии)
8. Автокодировщик ‎(2 версии)
9. Georgia Tech Face Database ‎(2 версии)
10. Эффективность ПК для поступления в МГУ ‎(2 версии)
11. МГУА ‎(2 версии)
12. ВЦ РАН ‎(2 версии)
13. LARS ‎(2 версии)
14. Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 7 ‎(2 версии)
15. Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)\Программное обеспечение интеллектуального анализа данных ‎(2 версии)
16. RVM ‎(2 версии)
17. Итоги конкурса предсказания отклика клиентов ОТП Банка ‎(2 версии)
18. MNIST database of handwritten digits ‎(2 версии)
19. Извлечение информации из изображений (курс лекций, И.Б. Гуревич) ‎(2 версии)
20. Модель Брауна ‎(2 версии)
21. Обсуждение публикации:DeepMind 2026 From AGI to ASI ‎(2 версии)
22. Jerry Wu Photometric Image Database ‎(2 версии)
23. LASSO-регрессия ‎(2 версии)
24. Теория Вапника-Червоненкиса ‎(2 версии)
25. Random Forest ‎(2 версии)
26. Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2010-2011 уч. года (весенний семестр) ‎(2 версии)
27. SOIL-47 ‎(2 версии)
28. Математические модели и методы управления сложных систем (курс лекций, В.И.Цурков) ‎(2 версии)
29. Критерий Клотца ‎(2 версии)
30. Алгоритмы редукции дисперсии (SAGA, SVRG, SARAH) ‎(2 версии)
31. Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2018 ‎(2 версии)
32. Решение переопределённой СЛАУ ‎(2 версии)
33. Графовое разложение ‎(2 версии)
34. Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020 ‎(2 версии)
35. Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2011 ‎(2 версии)
36. Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К.В.Воронцов)/2010 ‎(2 версии)
37. Московский физико-технический институт (государственный университет) ‎(2 версии)
38. Обобщённая линейная модель ‎(2 версии)
39. Глубинное обучение (курс лекций)/2016 ‎(2 версии)
40. Как обучаются машины? Научно-популярная статья ‎(2 версии)
41. MOTP ‎(2 версии)
42. Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Подготовка статьи к публикации на английском языке ‎(2 версии)
43. Токенизация ‎(2 версии)
44. Обсуждение публикации:SCAN: Learning to Classify Images Without Labels ‎(2 версии)
45. Смесь экспертов ‎(2 версии)
46. Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень/Лабораторная работа 2 ‎(2 версии)
47. Вероятность ‎(2 версии)
48. Признаковое описание ‎(2 версии)
49. Агентный искусственный интеллект ‎(2 версии)
50. Семинар Ветрова ‎(2 версии)

Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)