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 7: Строка 7:
* [[Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2021|Первая часть курса, прочитанная осенью '''2021''' года]]
* [[Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2021|Первая часть курса, прочитанная осенью '''2021''' года]]
* Короткий адрес страницы [https://bit.ly/34UGdgP https://bit.ly/34UGdgP]
* Короткий адрес страницы [https://bit.ly/34UGdgP https://bit.ly/34UGdgP]
-
* [[Media:LindemannPriorSelection.pdf|Лекция 1 (Воспоминание): Выбор априорного распределения, неинформативные априорное распределения и распределения Джеффриса.]]
+
* [[Media:LindemannPriorSelection.pdf|Лекция 1 (Доклад Никиты Линдеманна): Выбор априорного распределения, неинформативные априорное распределения и распределения Джеффриса.]]
* [[Media:Aduenko2022Introduction.pdf|Лекция 2 (Воспоминание): ЕМ-алгоритм.]]
* [[Media:Aduenko2022Introduction.pdf|Лекция 2 (Воспоминание): ЕМ-алгоритм.]]

Версия 15:01, 20 февраля 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