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 20: Строка 20:
* [[Media:Aduenko2019EM.pdf|Лекция 6: EM-алгоритм для максимизации обоснованности.]]
* [[Media:Aduenko2019EM.pdf|Лекция 6: EM-алгоритм для максимизации обоснованности.]]
* [[Media:Aduenko2019EMndVariationalEM.pdf|Лекция 7: EM-алгоритм и вариационный EM-алгоритм.]]
* [[Media:Aduenko2019EMndVariationalEM.pdf|Лекция 7: EM-алгоритм и вариационный EM-алгоритм.]]
 +
* [[Media:Aduenko2019VariationalEM2.pdf|Лекция 8: Вариационный EM-алгоритм и введение в гауссовские процессы.]]
== Дополнительные материалы ==
== Дополнительные материалы ==

Версия 11:19, 23 октября 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