Байесовский выбор моделей II (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2022

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 22: Строка 22:
* [[Media:Aduenko2022Graphical_models_hmm_baum_welch.pdf|Лекция 9: Алгоритм Баума-Велча для оценки параметров скрытых марковских моделей.]]
* [[Media:Aduenko2022Graphical_models_hmm_baum_welch.pdf|Лекция 9: Алгоритм Баума-Велча для оценки параметров скрытых марковских моделей.]]
* [[Media:Aduenko_baum_welch_illustration.zip|Лекция 9: Практика по алгоритму Баума-Велча.]]
* [[Media:Aduenko_baum_welch_illustration.zip|Лекция 9: Практика по алгоритму Баума-Велча.]]
 +
* [[Media:Aduenko2022Graphical_models_graphcut.pdf|Лекция 10: Алгоритмы разрезов графов для вывода в графических моделях.]]
== Дополнительные материалы ==
== Дополнительные материалы ==

Версия 11:35, 11 мая 2022


Байесовский выбор моделей Курс лекций, преподаватель Александр Александрович Адуенко (aduenko at phystech.edu; 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
  7. Wainwright, M. J., & Jordan, M. I., 2008, Graphical models, exponential families, and variational inference.
Личные инструменты