Длинные страницы
Материал из MachineLearning.
Ниже показаны 50 результатов, начиная с № 201.
Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
- (история) ЕМ-алгоритм, его модификации и обобщения [23 265 байт]
- (история) Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Вопросы [23 239 байт]
- (история) Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2017 года) [23 188 байт]
- (история) Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 5 [23 131 байт]
- (история) Бонгард, Михаил Моисеевич [23 112 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/3 [23 111 байт]
- (история) Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Прием студентов [23 036 байт]
- (история) Методы исключения Гаусса [22 928 байт]
- (история) Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2018 [22 804 байта]
- (история) Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/Задание 2 [22 760 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2014 [22 758 байт]
- (история) Вероятностный латентный семантический анализ [22 703 байта]
- (история) Полигон алгоритмов [22 647 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2011 [22 600 байт]
- (история) Применение интерполирования при дифференцировании [22 526 байт]
- (история) Конкурс Avito-2015: Распознавание отклика на маркетинговое предложение [22 411 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/2 [22 391 байт]
- (история) Прогнозирование плотности транспортного потока [22 239 байт]
- (история) Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 5 [22 239 байт]
- (история) Применение метода главных компонент [22 147 байт]
- (история) Криптография [22 089 байт]
- (история) Графические модели (курс лекций)/2015 [22 045 байт]
- (история) Классификация [22 024 байта]
- (история) Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2014 [21 989 байт]
- (история) MVR Composer [21 778 байт]
- (история) Извлекаем пользу из Big Data (Проектная смена, СочиСириус, 2016) [21 741 байт]
- (история) Критерии согласия [21 624 байта]
- (история) Практикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008 [21 499 байт]
- (история) Сингулярное разложение [21 485 байт]
- (история) Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2016 [21 350 байт]
- (история) Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций, А.С. Конушин, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, О.В. Баринова, В.С. Конушин, 2009) [21 342 байта]
- (история) Теория Валианта [21 171 байт]
- (история) Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 374, осень 2008 [21 069 байт]
- (история) Machine Learning and Data Analysis (Strijov's practice) [20 978 байт]
- (история) Технология информационного анализа электрокардиосигналов [20 973 байта]
- (история) Регрессионный анализ [20 925 байт]
- (история) Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2016 [20 874 байта]
- (история) Задачи распознавания в биоинформатике (ВМК МГУ, К. В. Рудаков, И. Ю.Торшин) [20 848 байт]
- (история) БММО (курс лекций)/2013осень/Задание 1 [20 795 байт]
- (история) Основы искусственного интеллекта и систем, основанных на знаниях (курс лекций, В.Ф.Хорошевский) [20 639 байт]
- (история) Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 1 [20 449 байт]
- (история) Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 1 [20 438 байт]
- (история) Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/осень 2013 [20 282 байта]
- (история) Анализ регрессионных остатков (пример) [20 276 байт]
- (история) Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2015 [20 217 байт]
- (история) Метод Нелдера-Мида [20 193 байта]
- (история) Метод градиентного спуска [20 161 байт]
- (история) Графические модели (курс лекций)/2012 [20 134 байта]
- (история) Модифицированная ортогонализация Грама-Шмидта [20 000 байт]
- (история) БММО (курс лекций)/2013/Задание 1 [19 957 байт]
Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)