Длинные страницы

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Ниже показаны 50 результатов, начиная с № 231.

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

  1. (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]
  2. (история) ‎Теория Валианта ‎[21 171 байт]
  3. (история) ‎Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 374, осень 2008 ‎[21 069 байт]
  4. (история) ‎Machine Learning and Data Analysis (Strijov's practice) ‎[20 978 байт]
  5. (история) ‎Технология информационного анализа электрокардиосигналов ‎[20 973 байта]
  6. (история) ‎Регрессионный анализ ‎[20 925 байт]
  7. (история) ‎Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2016 ‎[20 874 байта]
  8. (история) ‎Задачи распознавания в биоинформатике (ВМК МГУ, К. В. Рудаков, И. Ю.Торшин) ‎[20 848 байт]
  9. (история) ‎БММО (курс лекций)/2013осень/Задание 1 ‎[20 795 байт]
  10. (история) ‎Основы искусственного интеллекта и систем, основанных на знаниях (курс лекций, В.Ф.Хорошевский) ‎[20 639 байт]
  11. (история) ‎Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 1 ‎[20 449 байт]
  12. (история) ‎Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 1 ‎[20 438 байт]
  13. (история) ‎Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/осень 2013 ‎[20 282 байта]
  14. (история) ‎Анализ регрессионных остатков (пример) ‎[20 276 байт]
  15. (история) ‎Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2015 ‎[20 217 байт]
  16. (история) ‎Метод Нелдера-Мида ‎[20 193 байта]
  17. (история) ‎Метод градиентного спуска ‎[20 161 байт]
  18. (история) ‎Графические модели (курс лекций)/2012 ‎[20 134 байта]
  19. (история) ‎Модифицированная ортогонализация Грама-Шмидта ‎[20 000 байт]
  20. (история) ‎БММО (курс лекций)/2013/Задание 1 ‎[19 957 байт]
  21. (история) ‎Контроль качества в анализе ДНК-микрочипов ‎[19 940 байт]
  22. (история) ‎Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2014/Задание 1 ‎[19 915 байт]
  23. (история) ‎Распространение ошибок ‎[19 912 байт]
  24. (история) ‎Исследование устойчивости оценок ковариационной матрицы параметров ‎[19 824 байта]
  25. (история) ‎Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2013-2014 год, осень ‎[19 821 байт]
  26. (история) ‎Максимальная совместная подсистема ‎[19 800 байт]
  27. (история) ‎Практикум на ЭВМ (317)/2018 (осень) ‎[19 717 байт]
  28. (история) ‎Оценивание плотности распределения ‎[19 682 байта]
  29. (история) ‎Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 4 ‎[19 663 байта]
  30. (история) ‎Критерий Стьюдента ‎[19 632 байта]
  31. (история) ‎Метод Монте-Карло ‎[19 618 байт]
  32. (история) ‎Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2010 ‎[19 604 байта]
  33. (история) ‎Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 6 ‎[19 531 байт]
  34. (история) ‎SVM для линейно неразделимой выборки (пример) ‎[19 521 байт]
  35. (история) ‎Автоматизация и стандартизация научных исследований (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2010 ‎[19 513 байт]
  36. (история) ‎Статистический кластерный анализ (регулярный семинар) ‎[19 493 байта]
  37. (история) ‎Робастное оценивание ‎[19 420 байт]
  38. (история) ‎Вычисление функций ‎[19 380 байт]
  39. (история) ‎Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015/3 ‎[19 333 байта]
  40. (история) ‎Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2010 ‎[19 220 байт]
  41. (история) ‎Прогнозирование объемов грузовых железнодорожных перевозок ‎[19 218 байт]
  42. (история) ‎Практикум на ЭВМ (317)/2018 (весна) ‎[19 180 байт]
  43. (история) ‎Практикум на ЭВМ (317)/2017-2018 ‎[19 116 байт]
  44. (история) ‎Линейный классификатор ‎[19 077 байт]
  45. (история) ‎Графические модели (курс лекций)/2016 ‎[18 977 байт]
  46. (история) ‎Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012 ‎[18 965 байт]
  47. (история) ‎Выбор оптимального алфавита марковских моделей для распознавания речи (отчет) ‎[18 862 байта]
  48. (история) ‎Метод Белсли ‎[18 595 байт]
  49. (история) ‎Прикладные системы распознавания и прогнозирования (курс лекций) ‎[18 576 байт]
  50. (история) ‎Мультиномиальное распределение с упорядоченными элементами подмножеств ‎[18 567 байт]

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

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A1%D0%BB%D1%83%D0%B6%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F:Longpages»
Личные инструменты