Все статьи

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск
Все страницы | Следующая страница (Московский физико-технический институт (государственный университет))

AAAI Conference on Artificial Intelligence (конференция)
ALOIARIMA
AR Face Database
Algorithmic Learning Theory (конференция)
Artificial Intelligence and Statistics (конференция)
BaseGroup Labs
BibTeXBigARTMBioID Face Database
CBCL Face Data
COIL-100COIL-20
CRISP-DMCRISP-DM/Business Understanding
CRISP-DM/Data PreparationCRISP-DM/Data UnderstandingCRISP-DM/Deployment
CRISP-DM/EvaluationCRISP-DM/Modeling
CVRL Data SetsChartLibCiteSeer
Computational Learning Theory (конференция)Concept Discovery in Unstructured Data (workshop)
DELVEDaily electricity price forecasting (report)
Digital signal processing (course master's degree program, Moscow State University )Doctoral Consortium of 35th European Conference on Information Retrieval 2013 (конференция)
EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент (пример)
EM алгоритм (пример)
European Conference on Operational ResearchExperimental Economics and Machine Learning (workshop)
FWERFalse discovery rate
GMDH ShellGeorgia Tech Face Database
Git
IDEF0
Indian Face DatabaseIntelligent Data Processing: Theory and Applications/2016
International Conference on Data Mining (конференция)
International Conference on Formal Concept Analysis(конференция)/2015International Conference on Frontiers of Handwriting Recognition (конференция)International Conference on Machine Learning (конференция)
International Conference on Machine Learning and Cybernetics (конференция)International Conference on Signal Processing, Computational Geometry and Artifcial Vision (конференция)
JMLDA/MVRJerry Wu Photometric Image Database
JooneJournal of Machine Learning Research
Knowledge Discovery and Data Mining (конференция)
LaTeXLinguaStream
MIPT ML 2016 Spring
MNIST database of handwritten digits
MVR ComposerMachine Learning and Data Analysis (Strijov's practice)
Machine Learning and Data Analysis (Strijov's practice)/4th year, fallMachine Learning and Data Analysis (Strijov's practice)/Group 174, spring 2014Machine Learning and Data Analysis (Strijov practice)/Group 074, Fall 2013
MatlabMaxima
Mestetskiy LeonidMiKTeX
NIST Mugshot Identification Database
Neural Information Processing Systems (конференция)
Pattern Recognition and Machine Intelligence (конференция)Predictive modelling and optimization (chair MIPT)
PyomoPythonR
RapidMinerReality check Уайта
Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining and Granular Computing (конференция)SIAM Journal on Imaging Sciences
SOCRSOIL-47
SVM для линейно неразделимой выборки (пример)
SVM для линейно разделимой выборки (пример)SVM регрессия (пример)
Sheffield Face DatabaseSimilarity Miner (виртуальный семинар)
SourceForge
The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (конференция)The NORB Dataset
The ORL Database of FacesTopicNet
U Bern Face Database
VisTex
WEKAWM-критерий
Yale Face DatabaseYale Face Database B
АГОРА
Автокорреляционная функция
Автоматизация и стандартизация научных исследований (практика, В.В. Стрижов)Автоматизация и стандартизация научных исследований (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2010
Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)
Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2019Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)/Группа 694, весна 2019Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)/ФУПМ, осень 2019
Авторегрессионное скользящее среднее
Адаптивная композиция моделей прогнозированияАдаптивная селекция моделей прогнозированияАдаптивные методы прогнозирования временных рядов
Адаптивный линейный элементАддитивная регуляризация тематических моделейАлгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей
Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2010-2011 уч. года (весенний семестр)Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2011-2012 уч. года (весенний семестр)Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2011-2012 уч. года (осенний семестр)
Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2012-2013 уч. года (весенний семестр)Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2012-2013 уч. года (осенний семестр)Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2012-2013 уч. года (оссенний семестр)
Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2013-2014 уч. годаАлгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2014-2015 уч. годаАлгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2015-2016 уч. года
Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2016-2017 уч. годаАлгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2018-2019 уч. годаАлгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/информация для второкурсников
Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/правила для постоянных участниковАлгебраические методы обработки данных (курс лекций, Журавлёв Ю.И.)Алгебраические методы синтеза корректных алгоритмов анализа данных (конференция)
АлгоритмАлгоритм AdaBoostАлгоритм AnyBoost
Алгоритм FRiS-СТОЛПАлгоритм INCASАлгоритм LISTBB
Алгоритм LOWESSАлгоритм Trust-RegionАлгоритм Левенберга-Марквардта
Алгоритм СТОЛП
Алгоритм ФорЭл
Алгоритм имитации отжигаАлгоритм обучения
Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК 2015 года)Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК до 2015 года)
Алгоритмы выбора линейных регрессионных моделей (практика)Алгоритмы выбора линейных регрессионных моделей (практика)/Вспомогательные функцииАлгоритмы вычисления оценок
Анализ выживаемости
Анализ графов, сетей и функций сходства (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/2018H1, ВМКАнализ изображений, сетей и текстов (конференция)
Анализ изображений, сетей и текстов 2013 (конференция)Анализ клиентских средАнализ клиентских сред и коллаборативная фильтрация (виртуальный семинар)
Анализ мультиколлинеарности (пример)Анализ поведения по сигналам носимых устройствАнализ регрессионных остатков
Анализ регрессионных остатков (пример)Анализ сложения большого множества чисел, близких по величинеАнализ соответствий
Анализ формальных понятийАналитический SQL (курс лекций, А.И.Майсурадзе)/2018H1, ВМКАнкетный скоринг
АнтиплагиатАппроксимация ЛапласаАппроксимация Лапласа (пример)
Аппроксимация функции ошибки
БММО (курс лекций)/2013/Задание 1БММО (курс лекций)/2013осень/Задание 1
БММО (курс лекций)/2013осень/Задание 2БММО (курс лекция)/2013/Задание 2Баейсовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020
Базовые кафедры МФТИБазы данных изображенийБайесовские методы машинного обучения (Спецсеминар)
Байесовские методы машинного обучения (Спецсеминар)/2010-2011Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2016Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2017
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2018Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2019Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2020
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2021Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011/Задание 1Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011/Задание 2Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011/Задание 3
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2014Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2014/Задание 1Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2015
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/Задание 1Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/Задание 2Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/весна 2013
Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/осень 2013Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, 2010)
Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2019Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2021
Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2022Байесовский выбор моделей II (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2022Байесовский информационный критерий
Байесовский классификаторБайесовское мультимоделирование (лекции, О.Ю. Бахтеев, В.В. Стрижов)/Осень 2021Барицентры и их приложения (регулярный семинар)
Бизнес-аналитика. Использование аналитической платформы Deductor в учебном процессе вузаБикластеризация
Биномиальное распределениеБиномиальное распределение двух случайных величинБиномиальное распределение одной случайной величины
Биномиальное распределение с равновероятными успехами испытаний БернуллиБиномиальное распределение с упорядоченными элементами подмножествБиоинформатика
Биоинформатика и задачи распознавания в современной биологии (курс лекций, И.Ю. Торшин)
Бонгард, Михаил Моисеевич
Бритва ОккамаБулевы уравнения и проблема SATБустинг
Бэггинг
Вапник, Владимир Наумович
Вариационный рядВариация и смещение
Введение в машинное обучениеВекторная модель
Вероятностное пространствоВероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015
Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2017Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2018
Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2019, ВМКВероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2020Вероятностный латентный семантический анализ
ВероятностьВзвешенное среднее Тьюки
Восстановление зависимостей по эмпирическим данным
Временной рядВременной ряд (библиотека примеров)Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2019
Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, О.Ю. Бахтеев, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2020Выбор оптимального алфавита марковских моделей для распознавания речи (отчет)
Выбор признаков с помощью генетических алгоритмов (пример)Выборка
Выборочный контроль качестваВыделение периодической компоненты временного ряда (пример)
Высшая аттестационная комиссия Российской ФедерацииВычисление второй производной по одной переменнойВычисление второй производной по разным переменным
Вычисление гиперпараметров при различных гипотезах порождения данных (пример)Вычисление матриц Якоби и Гессе
Вычисление определителяВычисление функций
Вычислительные задачи математической биологии (курс лекций, С.А. Махортых, А.Н. Панкратов)Вычислительный центр им. А. А. Дородницына Российской академии наук
Гамма-функция
Генетический алгоритмГипергеометрическое распределениеГипотеза компактности
Гипотеза сдвигаГлубинное обучение (курс лекций)/2016
Глубинное обучение (курс лекций)/2017Глубинное обучение (курс лекций)/2018Глубинное обучение (курс лекций)/2019
Глубинное обучение (курс лекций)/2020
Графические модели (курс лекций)/2012Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 1
Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 2Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 3Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 4
Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 5Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 6Графические модели (курс лекций)/2013
Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 1Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 2Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 3
Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 4Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 5Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 6
Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 7Графические модели (курс лекций)/2014Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 1
Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 2Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 3Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 4
Графические модели (курс лекций)/2015Графические модели (курс лекций)/2016Графические модели (курс лекций)/2017
Графические модели (курс лекций)/2018
Группировка категорий и сегментация признаков в логистической регрессии (пример)ДНК-микрочип
ДСМ-метод в терминах АФПДвухвыборочный критерий Колмогорова-СмирноваДвухфакторная непараметрическая модель
Двухфакторная непараметрическая модель для неполных данныхДекомпозиция в оптимизации систем (курс лекций, В.И.Цурков)Декомпозиция в оптимизации систем (курс лекций, В.И.Цурков)/Вопросы
Динамическая классификация при распознавании рукописного и поврежденного текста.Дисперсионный анализДисперсия остатков
Доверительные интервалы для параметров регрессииДоверительный интервал
Документирование функций MatlabДолгосрочное прогнозирование ежедневных цен на электроэнергию (пример)
Достаточная статистика
Достигаемый уровень значимостиЕМ-алгоритм, его модификации и обобщения
Журавлёв, Юрий Иванович
Журнал вычислительной математики и математической физики
Журналы ВАК по тематике ресурсаЗаглавная страница
Загоруйко, Николай ГригорьевичЗадача предсказания отклика клиентов ОТП Банка (конкурс)
Задачи анализа данных в бизнес-аналитике (семинар К. В. Воронцова)
Задачи пробного программирования/2018Задачи распознавания в биоинформатике (ВМК МГУ, К. В. Рудаков, И. Ю.Торшин)
Закон больших чиселЗаседания семинара в 2015 г.Защита выпускной квалификационной работы (рекомендации)
Значимость коэффициентов линейной регрессии
Извлекаем пользу из Big Data (Проектная смена, СочиСириус, 2016)
Извлечение информации из изображений. Теория и приложения (семинар)Извлечение информации из изображений (курс лекций, И.Б. Гуревич)Индекс цитирования (инструменты)
Инструменты и технологииИнтеллектуализация обработки информации (конференция)
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2008Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2010Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2012
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2014Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2016Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2018
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2020Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2022Интеллектуализация обработки информации (конференция)/Вики-ресурс MachineLearning.RU: концепция и перспективы
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/КурсыИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Материалы
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Научная аĸадемичесĸая стипендияИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/О кафедреИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Объявления
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Отчеты НИРИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/ПреподавателиИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Прием студентов
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/РасписаниеИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/СтажировкиИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Студенты
Интеллектуальные системы (семинар, А.В. Грабовой, В.В. Стрижов)/Осень 2021Интеллектуальный анализ данных
Интеллектуальный анализ данных (О.Ю. Бахтеев, В.В. Стрижов)/Осень 2022Интервальная оценкаИнтернет-математика
Интерполяция каноническим полиномомИнтерполяция кубическими сплайнами
Интерполяция полиномами Лагранжа и НьютонаИнтерполяция функций двух переменных, проблема выбора узловИнтерпретируемая модель машинного обучения
Информационные технологии и системы (конференция)Искусственная нейронная сеть
Искусственный интеллектИспользование метода Белсли для прореживания признаков
Использование технологий NVIDIA для решения задач глубокого обученияИсследование данных о посещаемости сайтов с помощью методов анализа формальных понятийИсследование скорости сходимости параметров и гиперпараметров (пример)
Исследование устойчивости оценок ковариационной матрицы параметровИсчисления высказываний классической и интуиционистской логик (курс лекций, С.И. Гуров)
Итоги конкурса предсказания отклика клиентов ОТП БанкаКак обучаются машины? Научно-популярная статья
Квадратичный дискриминантКвантильКлассификация
Классификация пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями (отчет)КластеризацияКластеризация графов без использования метрик (пример)
Ковариационный анализКозлов, Валерий Васильевич
Коллаборативная фильтрацияКоллекции документов для тематического моделирования
Коллекция учебных задач
Комбинаторная теория переобучения (виртуальный семинар)Комбинаторные и логические методы анализа данных (курс лекций, С.И. Гуров)Компания Forecsys
Компания RecogmissionКомпания SAS InstituteКомпьютерные методы обработки сигналов (курс лекций, О.В. Красоткина)/2013, ММП
Конкордация КенделлаКонкурс Avito-2015: Распознавание отклика на маркетинговое предложениеКонкурс Avito-2015: Распознавание отклика на маркетинговое предложение/Рейтинг участников
Конкурс Avito-2016: Распознавание категории объявленияКонкурс Avito-2016: Распознавание категории объявления/Рейтинг участниковКонкурс Avito-2016: Распознавание марки и модели автомашин на изображениях
Конкурс Avito-2016: Распознавание марки и модели автомашин на изображениях/Рейтинг участниковКонкурс Avito.ru-2014: распознавание контактной информации на изображенияхКонкурс Avito.ru-2014: распознавание контактной информации на изображениях/Рейтинг участников
Конкурс CardioQVARK: разработка алгоритма определения курящего человека по его кардиограмме.Конкурс IEEE ICDM: дорожно-транспортные прогнозы для интеллектуальной GPS-навигации
Конкурс ML Boot Camp - лето 2016Конкурс Московской Биржи-2016Конкурс ФПИ-2015: Распознавание лиц людей
Конкурс предсказание затрат рекламодателя в системе контекстной рекламыКонструктивное построение множества суперпозиций
Контроль качества в анализе ДНК-микрочипов
Коррелограмма
Корреляция МэтьюсаКортежКоэффициент асимметрии
Коэффициент детерминацииКоэффициент корреляции КенделлаКоэффициент корреляции Пирсона
Коэффициент корреляции СпирменаКоэффициент разнообразияКоэффициент эксцесса
Краткосрочное прогнозирование почасовых цен на электроэнергию (пример)Кривая ошибок
КриптографияКриптография и машинное обучениеКритерии Жанга
Критерии нормальностиКритерии однородностиКритерии согласия
Критерий KPSSКритерий Аббе-ЛинникаКритерий Акаике
Критерий Андерсона-ДарлингаКритерий Ансари—БредлиКритерий Бартелса
Критерий БартлеттаКритерий Бройша-Пагана
Критерий Вальда-ВольфовицаКритерий Ван дер Вардена
Критерий ВатсонаКритерий ГеханаКритерий Давидсона-Маккиннона
Критерий ДжонкхиераКритерий Диболда-Мариано
Критерий Зигеля-ТьюкиКритерий Клотца
Критерий КокренаКритерий Кокса-Стюарта
Критерий Колмогорова-СмирноваКритерий Краскела-УоллисаКритерий Купера
Критерий Лемана-РозенблаттаКритерий Льюнга-БоксаКритерий Мак-Нимара
Критерий НеменьиКритерий ПейджаКритерий Стьюдента
Критерий ТьюкиКритерий Уилкоксона-Манна-Уитни
Критерий Уилкоксона двухвыборочныйКритерий Уилкоксона для связных выборокКритерий Фишера
Критерий Фостера-СтюартаКритерий ФридманаКритерий Хартли
Критерий ЧоуКритерий Шапиро-УилкаКритерий асимметрии и эксцесса
Критерий знаковКритерий знаковых рангов Уилкоксона
Критерий омега-квадрат
Критерий стьюдентизированного размахаКритерий хи-квадрат
Критерий экстремумов
ЛассоЛассо Тибширани
Линейная регрессия (пример)Линейный дискриминант Фишера
Линейный дискриминантный анализЛинейный классификаторЛогико-статистические модели в распознавании, прогнозировании и интеллектуальном анализе данных (курс лекций, О.В. Сенько)
Логистическая регрессияЛогистическая регрессия (пример)Логистическая регрессия для решения задач классификации (пример)
Логистическая функцияЛогит-анализЛогическая закономерность
Логический анализ данных в распознавании (курс лекций, Е.В. Дюкова)Логическое программирование (практикум, Д.В.Михайлов)Логранговый критерий
М-оценка
МОТП/2011МОТП/2012
Мазуров, Владимир ДаниловичМаксимальная совместная подсистемаМарковский алгоритм кластеризации
Математика. Компьютер. Образование. (конференция)Математическая статистика
Математические методы анализа текстов (ВМК МГУ) / 2021Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2017Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2018
Математические методы анализа текстов (МФТИ) / 2021Математические методы анализа текстов (курс лекций) / осень 2019
Математические методы анализа текстов (курс лекций) / осень 2020Математические методы анализа текстов (курс лекций, К.В.Воронцов, А.А.Потапенко)Математические методы классификации (курс лекций, К.В. Рудаков)
Математические методы прогнозирования/Осень 2022Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Дипломные работыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Доска объявленийМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/МатериалыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Новый дизайнМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/О кафедре
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Персональный составМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/ПросеминарМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Расписание
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Спецкурсы-спецсеминарыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Старый дизайнМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Учебный план
Математические методы прогнозирования (курс лекций, А.М. Шурыгин)Математические методы прогнозирования (лекции, А.В. Грабовой, В.В. Стрижов)/Осень 2021
Математические методы прогнозирования (лекции, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020Математические методы прогнозирования (лекции, В.В. Стрижов)/Группы 674, 774, весна 2021Математические методы прогнозирования (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2019
Математические методы прогнозирования (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2020Математические методы распознавания образов (конференция)
Математические методы распознавания образов (конференция)/ММРО-16. Все докладыМатематические методы распознавания образов (конференция)/ММРО-17. Симпозиум молодых ученыхМатематические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-14
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-15Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-16Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-17
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-19Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-20
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-2017Математические методы распознавания образов (курс лекций, А.Е. Лепский, А.Г. Броневич)
Математические методы распознавания образов (курс лекций, В.В.Китов)Математические модели и методы принятия решений (курс лекций, Е.З.Мохонько)Математические модели и методы принятия решений (курс лекций, Е.З.Мохонько)/Вопросы
Математические модели и методы управления сложных систем (курс лекций, В.И.Цурков)Математические модели и методы управления сложных систем (курс лекций, В.И.Цурков)/ВопросыМатематические основы теории прогнозирования (курс лекций)
Математические основы теории прогнозирования (курс лекций)/2012/Задание СФМатематические основы теории прогнозирования (курс лекций, Ю.И. Журавлев, Д.П. Ветров)/2011/Задание СФ
Математический институт им. В. А. Стеклова Российской академии наукМатематический прогноз даты сильных землетрясений
Математическое ожиданиеМашина опорных векторовМашинное обучение
Машинное обучение (В.В.Китов, РЭУ им.Плеханова)Машинное обучение (РЭУ)Машинное обучение (курс лекций, В.В.Китов)/2015-2016
Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009
Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/ToDoМашинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/ВопросыМашинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Семестровый курс
Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Форма отчетаМашинное обучение (курс лекций, Н.Ю.Золотых)Машинное обучение (курс лекций, СГАУ, С.Лисицын)
Машинное обучение (практика, В.В. Стрижов)/ФУПМ, весна 2020Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2012Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2013-2014 год, веснаМашинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2013-2014 год, осень
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, веснаМашинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осеньМашинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень/Лабораторная работа 1
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень/Лабораторная работа 2Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2015-2016 год, веснаМашинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2015-2016 год, осень
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/Виртуальная машинаМашинное обучение и анализ данных (журнал)Машинное обучение и анализ данных (журнал)/Оформление графиков
Машинное обучение и обучаемость: сравнительный обзорМедиальное множество
МедианаМедианный критерий
Международная ассоциация распознавания образов (IAPR)
Международный стандарт представления чисел с плавающей точкой в ЭВММетод LSDМетод k ближайших соседей (пример)
Метод k взвешенных ближайших соседей (пример)Метод БелслиМетод Бенджамини-Иекутиели
Метод Бенджамини-ХохбергаМетод Бокса-Кокса
Метод Монте-КарлоМетод Натаниеля Мейкона (N.Macon) поиска исходных приближений для случая почти равных корнейМетод Нелдера-Мида
Метод Ньютона-ГауссаМетод Ньютона. Метод Стеффенсена
Метод Ньютона. Проблема области сходимости. Метод парабол. Совмещение методов Ньютона и параболМетод Парзеновского окна (пример)Метод Холма
Метод ближайших соседейМетод главных компонент
Метод градиентного спускаМетод группового учёта аргументов
Метод золотого сечения. Симметричные методы
Метод касательных (Ньютона-Рафсона)Метод множественных сравнений Шеффе
Метод наибольшего правдоподобияМетод наименьших квадратовМетод наименьших квадратов с итеративным пересчётом весов
Метод наименьших углов (пример)Метод настройки с возвращениями
Метод парзеновского окна
Метод покоординатного спускаМетод потенциального бустингаМетод потенциальных функций
Метод потенциальных функций с размещением реперных объектов в 1 классеМетод простых итерацийМетод релевантных векторов
Метод секущихМетод сопряжённых градиентовМетод стохастического градиента
Метод штрафных функцийМетоды автоматической обработки текстов (курс лекций, В.В.Китов)/2016
Методы анализа текстов (семинар, К.В.Воронцов)Методы анализа текстов (семинар, К.В.Воронцов)/2017-2018 год
Методы деконволюции изображенийМетоды дихотомииМетоды исключения Гаусса
Методы машинного обучения (А. И. Майсурадзе)Методы машинного обучения и поиск достоверных закономерностей в данных (курс лекций, О.В. Сенько)
Методы наивысшей алгебраической точности (Гаусса - Кристоффеля)Методы оптимизации (курс лекций)
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 1Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 2
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 3Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2014Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2015
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2016Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2017Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2018
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2020Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2021Методы парабол (Симпсона) и более высоких степеней (Ньютона - Котеса)
Методы прямоугольников и трапецийМетрикаМетрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)
Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/2018H1, ВМКМетрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/до 2017, ВМКМетрический классификатор
Метрическое сгущениеМинимизация эмпирического риска
Многомерная гусеница, выбор длины и числа компонент гусеницы (пример)Многомерная интерполяция и аппроксимация на основе теории случайных функций
Многомерная линейная регрессияМногомерная случайная величина
Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов (семинар)Множественная проверка гипотез
Модели и методы искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)Модели и методы искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы
Моделирование мышления (школа Бонгарда)
Модель МакКаллока-ПиттсаМодель Тейла-ВейджаМодель Тригга-Лича
Модель ХольтаМодель Хольта-Уинтерса
Модель зависимостиМодель панельных данных с временны́ми эффектамиМодель панельных данных с фиксированными эффектами
Модель панельных данных со случайными эффектамиМодифицированная ортогонализация Грама-Шмидта
Моменты случайной величиныМонотонная коррекция
Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова

Следующая страница (Московский физико-технический институт (государственный университет))

Личные инструменты