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
 
(26 промежуточных версий не показаны.)
Строка 9: Строка 9:
* [[Media:LindemannPriorSelection.pdf|Лекция 1 (Доклад Никиты Линдеманна): 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.]]
 +
* [[Media:Aduenko_evidence_for_linear_regression_in_transformed_space.zip|Лекция 2 (Воспоминание): Практика по EM-алгоритму.]]
 +
* [[Media:Aduenko2022Introduction2_new.pdf|Лекция 3 (Воспоминание): Вариационный ЕМ-алгоритм.]]
 +
* [[Media:Aduenko_map_estimate_for_mixture_of_linear_regressions2.zip|Лекция 3 (Воспоминание): Практика по EM и вариационному ЕМ-алгоритму.]]
 +
* [[Media:Aduenko2022HMC_vs_Var_EM.pdf|Лекция 4 (Воспоминание): Гамильтоновы методы Монте-Карло и сравнение с вариационным ЕМ-алгоритмом.]]
 +
* [[Media:Aduenko_var_em_and_elbo_for_mixture_of_linear_regressions_2.zip|Лекция 4 (Воспоминание): Практика по вариационному ЕМ-алгоритму и сравнение с HMC.]]
 +
* [[Media:Aduenko2022Graphical_models.pdf|Лекция 5: Графические модели. Условная независимость переменных.]]
 +
* [[Media:Bayes_applied_1_2022.pdf|Практическое задание 1]]
 +
* [https://www.dropbox.com/s/4ma46t6jq9uzg4w/2022_task1_data.zip?dl=0 Данные для практического задания 1]
 +
* [[Media:Aduenko2022Graphical_models_directed_vs_undirected_2.pdf|Лекция 6: Ориентированные и неориентированные графические модели и связь между ними.]]
 +
* [[Media:Aduenko2022Graphical_models_factor_graphs_and_inference_2.pdf|Лекция 7: Факторные графы и точный вывод в ациклических графических моделях.]]
 +
* [[Media:Aduenko2022Graphical_models_hmm.pdf|Лекция 8: Алгоритм Max-Sum и скрытые марковские модели.]]
 +
* [[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:Aduenko2022Graphical_models_graphcut2.pdf|Лекция 10: Алгоритмы поиска минимального разреза в графах для вывода в графических моделях.]]
 +
* [[Media:Aduenko2022Graphical_models_trw2.pdf|Лекция 11: Алгоритм TRW для вывода в циклических графических моделях для общей энергии.]]
 +
* [[Media:Aduenko2022Graphical_models_hyper_2.pdf|Лекция 12: Оценивание гиперпараметров графических моделей.]]
 +
* [[Media:Bayes_game_2022.pdf|Соревнование.]]
 +
* [[Media:Bayes_exam_2022.pdf|Экзаменационные билеты.]]
== Дополнительные материалы ==
== Дополнительные материалы ==

Текущая версия


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