Результаты поиска
Материал из MachineLearning.
По запросу «Mbox»
Страницы с названием «Mbox» не существует.
Для получения более подробной информации о поиске на страницах проекта, см. справочный раздел.
Ниже показаны 16 результатов, начиная с № 1.
Просмотреть (предыдущие 20) (следующие 20) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
Нет совпадений в названиях статей
Совпадения в текстах статей
- Сингулярное разложение (21 485 байт)
105: <tex>\Lambda=\mbox{diag}(\lambda_1,...,\lambda_r)</tex> — ...
144: <tex>\Lambda=\mbox{diag}(\lambda_1,...,\lambda_r)</tex>, <tex>r=\min...
176: матрицы <tex>\Lambda=\mbox{diag}(\lambda_1,...,\lambda_n)</tex>,
182: <center><tex>\Lambda^{-1}=\mbox{diag}(\frac{1}{\lambda_1},...,\frac{1}{\lambda_n}...
187: ...ex> сингулярных чисел, <tex>s\leq\mbox{rank}A</tex>. Тогда обратная мат... - Связанный Байесовский вывод (33 596 байт)
105: <tex>\mathbf{w}_{\tiny\mbox{MP}}</tex> в окресности <tex>\mat... - Символьная регрессия (14 505 байт)
88: ...nbsp;<tex>h=\frac{\lambda_i}{\sqrt{2\pi}\sigma_i}\mbox{exp}\left({-\frac{(x-\xi_i)^2}{2\sigma_i^2}}\righ...
98: ...\sum_{i=1}^3\frac{\lambda_i}{\sqrt{2\pi}\sigma_i}\mbox{exp}\left({-\frac{(x-\xi_i)^2}{2\sigma_i^2}}\righ... - Машина опорных векторов (39 390 байт)
201: 0, & \mbox{ } \mid y-g(x)\mid \le \epsilon\\
202: \mid y-g(x)\mid - \epsilon, & \mbox{ } \mid y-g(x)\mid > \epsilon
225: \xi_i^- \ge 0, \mbox{ } i=1,..,l; \\
226: \xi_i^+ \ge 0, \mbox{ } i=1,..,l; \\
241: 0 \le \lambda_i^+ \le C,\mbox{ } i=1,...,l \\ - Логистическая функция (5834 байта)
37: :<tex> y = \mbox{sign}(x-d) \, \Bigg(1-\exp\bigg(-\bigg(\frac{x-d}... - Метод релевантных векторов (10 683 байта)
18: :Здесь <tex>A=\mbox{diag}\,(\alpha_1,\ldots,\alpha_m)</tex>. Тако...
25: ...}, \sigma^2)p(\mathbf{\omega} |\mathbf{\alpha} ) \mbox{, } H = \bigtriangledown\bigtriangledown\,\log Q(...
40: ...tex>\Sigma = \left( \beta\Phi^T\Phi+A\right)^{-1}\mbox{, }\; \mathbf{\omega}_{MP} = \beta\Sigma\Phi^T\...
66: :::<tex>A\,:=\,\mbox{diag}(\alpha_1,\ldots,\alpha_m);</tex> - SVM для линейно разделимой выборки (пример) (14 558 байт)
38: \le -1, & \mbox{if }y_i=-1; \\
39: \ge 1, & \mbox{if }y_i=+1. - SVM регрессия (пример) (12 534 байта)
40: \xi_i^- \ge 0, \mbox{ } i=1,..,\ell; \\
41: \xi_i^+ \ge 0, \mbox{ } i=1,..,\ell; \\
54: 0 \le \xi_i^-, \mbox{ } i=1,..,\ell; \\
55: 0 \le \xi_i^+, \mbox{ } i=1,..,\ell; \\ - Анализ мультиколлинеарности (пример) (16 006 байт)
20: <tex>\mbox{var}({b}_{k})={\sigma}^{2} \sum_{j} {\frac{{\upsi...
50: ...^{T}_{i}{X}_{i})}^{-1/2}</tex><br/> <tex>S\equiv \mbox{diag}({s}_{1},...,{s}_{p})</tex><br/> - Анализ формальных понятий (8999 байт)
10: ...ime} \stackrel{\mathrm{def}}{=} \{m\in M\mid gIm \mbox{ for all } g\in A},</tex>
11: ...ime} \stackrel{\mathrm{def}}{=} \{g\in G\mid gIm \mbox{ for all } m\in B},</tex> - Построение интегральных индикаторов по ранговым признакам (пример) (4828 байт)
37: ...йти: такой вектор <tex>\mathbf w^{\mbox {opt}}~\in~\mathcal{W}~=~\{{\mathbf w}~\in~\mathb...
39: <tex>{\mathbf w}^{\mbox {opt}} = \arg \min_{{\mathbf w}\in \mathcal{W}} L... - Многомерная гусеница, выбор длины и числа компонент гусеницы (пример) (24 882 байта)
31: где <tex>\Lambda = \mbox{diag}(\lambda_1, \ldots, \lambda_l)</tex> — д... - Векторная модель (34 613 байт)
67: pmi_{ij} & \mbox{ } \mbox{ pmi_{ij} > 0}\\
68: 0, & \mbox{ } \mbox{ otherwise }\\ - Использование метода Белсли для прореживания признаков (7539 байт)
23: <center><tex>\mbox{var}({b}_{k})={\sigma}^{2} \sum_{j} {\frac{{\upsi... - Практикум на ЭВМ (317)/2013/Коды БЧХ (34 712 байт)
94: ...ементов равно <tex>\alpha^{k_1-k_2\ \mbox{mod}\ 2^l-1}</tex>. Для быстрого пе... - Практикум на ЭВМ (317)/2014/Коды БЧХ (35 065 байт)
78: ...ементов равно <tex>\alpha^{k_1-k_2\ \mbox{mod}\ 2^l-1}</tex>. Для быстрого пе...
Просмотреть (предыдущие 20) (следующие 20) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
