Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м (оформление)
(все курсы в виде шаблонов)
Строка 1: Строка 1:
-
{{Main|Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)}}
+
<noinclude>{{Main|Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)}}
-
=== Третий курс ===
+
=== Третий курс ===</noinclude>
-
* '''[[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)|Математические методы распознавания образов]]''', [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]]
+
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
-
*: Изучаются методы классификации, регрессии, понижения размерности, кластеризации, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. На материал данного курса опираются последующие кафедральные курсы.
+
'''[[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)|Математические методы распознавания образов]]''', [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]]
 +
|Описание =
 +
Изучаются методы классификации, регрессии, понижения размерности, кластеризации, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. На материал данного курса опираются последующие кафедральные курсы.
 +
}}
 +
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
 +
'''[[Прикладная алгебра (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)|Прикладная алгебра (часть 1)]]''', [[Участник:Dj|А.Г.Дьяконов]]
 +
|Описание =
 +
}}
 +
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
 +
'''[[Алгоритмы, модели, алгебры]]''', [[Участник:Dj|А.Г.Дьяконов]]
 +
|Описание =
 +
}}
-
* '''[[Прикладная алгебра (часть I)]]''', [[Участник:Dj|А.Г.Дьяконов]]
+
<noinclude>=== Четвёртый курс ===</noinclude>
 +
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
 +
'''[[Практикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008|Практикум]]''', [[Участник:AIM|А.И.Майсурадзе]]
 +
|Описание =
 +
}}
 +
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
 +
'''[[Математические методы классификации (курс лекций, К.В. Рудаков)|Математические методы классификации]]''', [[Рудаков, Константин Владимирович|К.В. Рудаков]]
 +
|Описание =
 +
}}
 +
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
 +
'''[[Прикладная алгебра (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)#ПРИКЛАДНАЯ АЛГЕБРА (часть 2)|Прикладная алгебра (часть 2)]]''', В.К. Леонтьев.
 +
|Описание =
 +
}}
 +
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
 +
'''[[Математические методы прогнозирования (курс лекций, А.М. Шурыгин)|Математические методы прогнозирования]]''', [[Участник:A.shurygin|А.М. Шурыгин]]
 +
|Описание =
 +
}}
 +
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
 +
'''[[Обработка и распознавание изображений (курс лекций, Л.М. Местецкий)|Обработка и распознавание изображений]]''', [[Участник:Mest|Л.М. Местецкий]]
 +
|Описание =
 +
}}
 +
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
 +
'''[[Прикладная алгебра (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)#ПРИКЛАДНАЯ АЛГЕБРА (часть 3)|Прикладная алгебра (часть 3)]]''', [[Участник:Sgur|С.И.Гуров]]
 +
|Описание =
 +
}}
 +
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
 +
'''[[МОТП|Математические основы теории прогнозирования]]''', [[Журавлев, Юрий Иванович|Ю.И. Журавлев]], [[Участник:Dmitry Vetrov|Д.П. Ветров]]
 +
|Описание = Обзорный курс для студентов 3-го потока ВМК МГУ по основным математическим методам решения задач машинного обучения. Задачей курса также является ознакомление с основными математическими теориями, которые используются при построении алгоритмов распознавания, такими как алгебра, математическая статистика, методы оптимизации, дискретная математика и др.
 +
}}
-
* '''[[Алгоритмы, модели, алгебры]]''', [[Участник:Dj|А.Г.Дьяконов]]
+
<noinclude>=== Пятый курс ===</noinclude>
-
 
+
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
-
=== Четвёртый курс ===
+
'''[[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)|Прикладной статистический анализ данных]]''', [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]]
-
* '''[[Практикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008|Практикум]]''', [[Участник:AIM|А.И.Майсурадзе]]
+
|Описание =
-
* '''[[Прикладная алгебра-2, 4й курс, осень 2010|Прикладная алгебра, часть 2]]''', [[Участник:Sgur|С.И.Гуров]]
+
Обзорный курс, охватывающий дисперсионный, корреляционный, регрессионный анализ, анализ временных рядов и прогнозирование, анализ выживаемости, анализ панельных данных, выборочный анализ. Цели курса — связать математическую статистику с практическими приложениями в различных предметных областях, научить студентов правильно применять методы прикладной статистики.
-
* '''[[МОТП|Математические основы теории прогнозирования]]''', [[Журавлев, Юрий Иванович|Ю.И. Журавлев]], [[Участник:Dmitry Vetrov|Д.П. Ветров]]
+
}}
-
*: Курс для 3-го потока ВМК МГУ по основным математическим методам решения задач машинного обучения (распознавания, классификации, прогнозирования, анализа данных). Задачей курса также является ознакомление с основными математическими теориями, которые используются при построении алгоритмов распознавания, такими как алгебра, математическая статистика, методы оптимизации, дискретная математика и др.
+
<noinclude>== Архив курсов ==
-
 
+
* '''[[Прикладные системы распознавания и прогнозирования (курс лекций)|Прикладные системы распознавания и прогнозирования]]''', [[Рудаков, Константин Владимирович|К.В. Рудаков]] и др.
-
=== Пятый курс ===
+
</noinclude>
-
* '''[[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)|Прикладной статистический анализ данных]]''', [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]]
+
-
*: Обзорный курс, охватывающий дисперсионный, корреляционный, регрессионный анализ, анализ временных рядов и прогнозирование, анализ выживаемости, анализ панельных данных, выборочный анализ. Цели курса — связать математическую статистику с практическими приложениями в различных предметных областях, научить студентов правильно применять методы прикладной статистики.
+

Версия 22:39, 6 сентября 2011

Содержание

Третий курс

Четвёртый курс

  • Математические основы теории прогнозирования, Ю.И. Журавлев, Д.П. Ветров
    Обзорный курс для студентов 3-го потока ВМК МГУ по основным математическим методам решения задач машинного обучения. Задачей курса также является ознакомление с основными математическими теориями, которые используются при построении алгоритмов распознавания, такими как алгебра, математическая статистика, методы оптимизации, дискретная математика и др.

Пятый курс

  • Прикладной статистический анализ данных, К.В.Воронцов
    Обзорный курс, охватывающий дисперсионный, корреляционный, регрессионный анализ, анализ временных рядов и прогнозирование, анализ выживаемости, анализ панельных данных, выборочный анализ. Цели курса — связать математическую статистику с практическими приложениями в различных предметных областях, научить студентов правильно применять методы прикладной статистики.

Архив курсов

Личные инструменты