Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2019

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 12: Строка 12:
* [[Media:Aduenko2019Evidence.pdf|Лекция 3: Байесовская линейная регрессия. Обоснованность (evidence).]]
* [[Media:Aduenko2019Evidence.pdf|Лекция 3: Байесовская линейная регрессия. Обоснованность (evidence).]]
* [[Media:Bayes_test_1_2019.pdf|Тест 1.]]
* [[Media:Bayes_test_1_2019.pdf|Тест 1.]]
 +
* [[Media:Bayes_applied_1_2019.pdf|Практическое задание 1.]]
== Дополнительные материалы ==
== Дополнительные материалы ==

Версия 03:35, 23 сентября 2019


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