Короткие статьи
Материал из MachineLearning.
Ниже показаны 50 результатов, начиная с № 721.
Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
- (история) Математические методы прогнозирования (лекции, В.В. Стрижов)/Группы 674, 774, весна 2021 [13 824 байта]
- (история) Конструктивное построение множества суперпозиций [13 856 байт]
- (история) Оптимальное прореживание нейронных сетей [13 877 байт]
- (история) Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2024 [13 893 байта]
- (история) Пропорциональный выбор [13 910 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/1 [13 921 байт]
- (история) Статистика случайных процессов (курс лекций, ФКН ВШЭ) [13 937 байт]
- (история) Методы анализа текстов (семинар, К.В.Воронцов)/2017-2018 год [14 001 байт]
- (история) Метод настройки с возвращениями [14 103 байта]
- (история) CRISP-DM [14 106 байт]
- (история) Практикум на ЭВМ (317)/2019 (осень) [14 134 байта]
- (история) Однослойные сети RBF для решения задач регрессии (пример) [14 141 байт]
- (история) Временной ряд [14 226 байт]
- (история) Биномиальное распределение с упорядоченными элементами подмножеств [14 229 байт]
- (история) EM алгоритм (пример) [14 234 байта]
- (история) МОТП/2012 [14 251 байт]
- (история) Задачи анализа данных в бизнес-аналитике (семинар К. В. Воронцова) [14 482 байта]
- (история) Шаговая регрессия (пример) [14 489 байт]
- (история) Символьная регрессия [14 505 байт]
- (история) Системы и средства представления знаний (курс лекций, В.Ф.Хорошевский) [14 505 байт]
- (история) Прогнозирование объемов продаж новых товаров (отчет) [14 512 байт]
- (история) Статистическое оценивание [14 543 байта]
- (история) SVM для линейно разделимой выборки (пример) [14 558 байт]
- (история) Порождение нелинейных регрессионных моделей (пример) [14 571 байт]
- (история) Обнаружение жизненного цикла товаров (отчет) [14 609 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015, ФУПМ/1 [14 638 байт]
- (история) Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2017 [14 657 байт]
- (история) Вычисление гиперпараметров при различных гипотезах порождения данных (пример) [14 727 байт]
- (история) Нормальное распределение [14 758 байт]
- (история) Метод штрафных функций [14 759 байт]
- (история) Методы наивысшей алгебраической точности (Гаусса - Кристоффеля) [14 761 байт]
- (история) Современные методы распознавания и синтеза речи (курс лекций)/2019 [14 763 байта]
- (история) Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2018 [14 812 байт]
- (история) Кластеризация [14 830 байт]
- (история) Фундаментальные теоремы машинного обучения/Группа 674 (практика, М.С. Потанин, В.В. Стрижов) [14 837 байт]
- (история) Модель Тригга-Лича [14 839 байт]
- (история) Задача предсказания отклика клиентов ОТП Банка (конкурс) [14 853 байта]
- (история) Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К. В. Воронцов)/2011 [14 904 байта]
- (история) Вычислительные задачи математической биологии (курс лекций, С.А. Махортых, А.Н. Панкратов) [14 985 байт]
- (история) Математические модели и методы управления сложных систем (курс лекций, В.И.Цурков) [15 074 байта]
- (история) Простой итерационный алгоритм сингулярного разложения [15 075 байт]
- (история) Точный тест Фишера [15 079 байт]
- (история) Оптимальное прореживание нейронных сетей (пример) [15 114 байт]
- (история) Математические основы теории прогнозирования (курс лекций) [15 150 байт]
- (история) Математические методы анализа текстов (курс лекций) / осень 2020 [15 171 байт]
- (история) Математические методы прогнозирования (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2020 [15 173 байта]
- (история) Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы [15 197 байт]
- (история) Кластеризация графов без использования метрик (пример) [15 217 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2009 [15 243 байта]
- (история) Современные методы распознавания и синтеза речи (курс лекций)/2018 [15 257 байт]
Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)