Наиболее часто редактировавшиеся страницы

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Ниже показаны 50 результатов, начиная с № 251.

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

  1. Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2018 ‎(34 версии)
  2. Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2020 ‎(34 версии)
  3. Задачи анализа данных в бизнес-аналитике (семинар К. В. Воронцова) ‎(34 версии)
  4. EM алгоритм (пример) ‎(34 версии)
  5. Тематическое моделирование ‎(34 версии)
  6. Математические основы теории прогнозирования (курс лекций)/2012/Задание СФ ‎(34 версии)
  7. Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 074, осень 2023 ‎(34 версии)
  8. Извлекаем пользу из Big Data (Проектная смена, СочиСириус, 2016) ‎(34 версии)
  9. Подготовка презентаций (рекомендации) ‎(34 версии)
  10. Ошибки вычислений ‎(33 версии)
  11. Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2019 ‎(33 версии)
  12. Логическое программирование (практикум, Д.В.Михайлов) ‎(33 версии)
  13. Марковский алгоритм кластеризации ‎(33 версии)
  14. Тупиковые тесты ‎(33 версии)
  15. Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015/1 ‎(33 версии)
  16. Полигон алгоритмов ‎(33 версии)
  17. Математические методы прогнозирования (лекции, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020 ‎(32 версии)
  18. Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2019 ‎(32 версии)
  19. Задачи распознавания в биоинформатике (ВМК МГУ, К. В. Рудаков, И. Ю.Торшин) ‎(32 версии)
  20. Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Учебный план ‎(32 версии)
  21. Метод потенциальных функций ‎(31 версия)
  22. Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2020 ‎(31 версия)
  23. Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В.Стрижов, 2008) ‎(31 версия)
  24. Байесовский выбор моделей II (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2022 ‎(31 версия)
  25. Современные методы распознавания и синтеза речи (курс лекций)/2018 ‎(31 версия)
  26. Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Курсы ‎(31 версия)
  27. ДНК-микрочип ‎(30 версий)
  28. Задача XOR ‎(30 версий)
  29. Полигон алгоритмов/Мастер загрузки алгоритмов ‎(30 версий)
  30. Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Преподаватели ‎(30 версий)
  31. Критерий Колмогорова-Смирнова ‎(30 версий)
  32. Прогнозирование объемов грузовых железнодорожных перевозок ‎(30 версий)
  33. Криптография и машинное обучение ‎(30 версий)
  34. Шкала измерения ‎(30 версий)
  35. SVM для линейно неразделимой выборки (пример) ‎(30 версий)
  36. Обнаружение жизненного цикла товаров (отчет) ‎(30 версий)
  37. Символьная регрессия и структурное расстояние между моделями (пример) ‎(30 версий)
  38. Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2011, ФУПМ ‎(30 версий)
  39. Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2018 ‎(29 версий)
  40. Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/Задание 1 ‎(29 версий)
  41. Коэффициент корреляции Пирсона ‎(29 версий)
  42. Модель МакКаллока-Питтса ‎(29 версий)
  43. Полезные ссылки ‎(29 версий)
  44. Байесовские методы машинного обучения (Спецсеминар)/2010-2011 ‎(29 версий)
  45. Математические основы теории прогнозирования (курс лекций, Ю.И. Журавлев, Д.П. Ветров)/2011/Задание СФ ‎(29 версий)
  46. Метод Парзеновского окна (пример) ‎(29 версий)
  47. Интеллектуальный анализ данных (О.Ю. Бахтеев, В.В. Стрижов)/Осень 2022 ‎(28 версий)
  48. Расстояние Кука ‎(28 версий)
  49. Ядро ‎(28 версий)
  50. Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2012 ‎(28 версий)

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:Mostrevisions»
Личные инструменты