Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м
Строка 80: Строка 80:
}}
}}
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
-
'''[[Бммо|Байесовские методы в машинном обучении]]''', [[Участник:Dmitry Vetrov|Д.П. Ветров]] (лекции), [[Участник:Kropotov|Д.А. Кропотов]] (семинары)
+
'''[[Бммо|Байесовские методы в машинном обучении]]''', [[Участник:Dmitry Vetrov|Д.П. Ветров]] (лекции), [[Участник:Kropotov|Д.А. Кропотов]], Е.М. Лобачева (семинары)
|Описание =
|Описание =
}}
}}

Версия 10:01, 1 сентября 2015

 
   
Кафедральные курсы
Спецкурсы/спецсеминары
Новости
Расписание
Учебный план
Персональный состав
Материалы
Диссертации/дипломные работы
Просеминар
  Тел. +7-495-939-4202
e-mail: Изображение:MMP_email.jpg
Ученый секретарь: Д.А. Кропотов
Все контакты

Содержание

Третий курс

Четвёртый курс

  • Прикладной статистический анализ данных, Е. Рябенко
    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.

Магистры, 1-й год обучения

Архив курсов