Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2022

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Текущая версия (03:20, 13 декабря 2022) (править) (отменить)
 
Строка 28: Строка 28:
* [[Media:Aduenko2022HMC.pdf|Лекция 12: Гамильтоновы методы Монте-Карло по схеме марковских цепей.]]
* [[Media:Aduenko2022HMC.pdf|Лекция 12: Гамильтоновы методы Монте-Карло по схеме марковских цепей.]]
* [[Media:Aduenko2022BayesOpt.pdf|Лекция 13: Байесовская оптимизация.]]
* [[Media:Aduenko2022BayesOpt.pdf|Лекция 13: Байесовская оптимизация.]]
 +
* [[Media:Bayes_test_final_2022.pdf|Письменный зачет.]]

Текущая версия


Байесовский выбор моделей Курс лекций, преподаватель Александр Александрович Адуенко (aduenko1 at gmail.com)


Дополнительные материалы

  1. См. последний слайд каждой лекции со списком литературы.
  2. David MacKay, 2005, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms
  3. Christopher Bishop, 2006, Pattern Recognition and Machine Learning
  4. David Barber, 2014, Bayesian Reasoning and Machine Learning
  5. Daphne Koller and Nir Friedman, 2009, Probabilistic Graphical Models
  6. Kevin P. Murphy, 2012, Machine Learning: a Probabilistic Perspective
Личные инструменты