Все статьи

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск
Все страницы | Предыдущая страница (AAAI CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE) | Следующая страница (Неточные множества)

ChartLibCiteSeerComputational Learning Theory (конференция)
Concept Discovery in Unstructured Data (workshop)
DELVE
Daily 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 Research
Experimental Economics and Machine Learning (workshop)
FWER
False discovery rate
GMDH ShellGeorgia Tech Face DatabaseGit
IDEF0
Indian Face Database
Intelligent Data Processing: Theory and Applications/2016
International Conference on Data Mining (конференция)International Conference on Formal Concept Analysis(конференция)/2015
International 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 DatabaseJoone
Journal of Machine Learning Research
Knowledge Discovery and Data Mining (конференция)
LaTeXLinguaStream
MIPT ML 2016 Spring
MNIST database of handwritten digits
MVR Composer
Machine Learning and Data Analysis (Strijov's practice)Machine Learning and Data Analysis (Strijov's practice)/4th year, fall
Machine Learning and Data Analysis (Strijov's practice)/Group 174, spring 2014Machine Learning and Data Analysis (Strijov practice)/Group 074, Fall 2013Matlab
MaximaMestetskiy Leonid
MiKTeX
NIST Mugshot Identification DatabaseNeural Information Processing Systems (конференция)
Pattern Recognition and Machine Intelligence (конференция)
Predictive modelling and optimization (chair MIPT)Pyomo
PythonR
RapidMiner
Reality check Уайта
Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining and Granular Computing (конференция)SIAM Journal on Imaging SciencesSOCR
SOIL-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 DatasetThe ORL Database of Faces
TopicNet
U Bern Face Database
VisTex
WEKAWM-критерийYale Face Database
Yale 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 2019
Автоматизация 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 среднееАдаптивная композиция моделей прогнозирования
Адаптивная селекция моделей прогнозированияАдаптивные методы прогнозирования временных рядовАдаптивный линейный элемент
Аддитивная регуляризация тематических моделейАлгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностейАлгебра 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. года
Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2014-2015 уч. годаАлгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2015-2016 уч. годаАлгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2016-2017 уч. года
Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2018-2019 уч. годаАлгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/информация для второкурсниковАлгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/правила для постоянных участников
Алгебраические методы обработки данных (курс лекций, Журавлёв Ю.И.)Алгебраические методы синтеза корректных алгоритмов анализа данных (конференция)Алгоритм
Алгоритм AdaBoostАлгоритм AnyBoostАлгоритм FRiS-СТОЛП
Алгоритм INCASАлгоритм LISTBBАлгоритм LOWESS
Алгоритм Trust-RegionАлгоритм Левенберга-МарквардтаАлгоритм СТОЛП
Алгоритм ФорЭл
Алгоритм имитации отжига
Алгоритм обученияАлгоритмы, 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 выживаемостиАнализ графов, сетей, функций сходства (курс лекций, А.И. Майсурадзе)
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 074, осень 2023Байесовский 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 2020
Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2021Байесовский 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 074, весна 2024
Байесовский выбор моделей II (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2022Байесовский выбор моделей II (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2023Байесовский 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)/2020Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2021
Вероятностный латентный семантический анализВероятность
Взвешенное среднее Тьюки
Восстановление зависимостей по эмпирическим даннымВременной рядВременной ряд (библиотека примеров)
Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2019Выбор 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 2020
Выбор оптимального алфавита марковских моделей для распознавания речи (отчет)Выбор признаков с помощью генетических алгоритмов (пример)
ВыборкаВыборочный контроль качестваВыделение периодической компоненты временного ряда (пример)
Высшая аттестационная комиссия Российской ФедерацииВычисление второй производной по одной переменной
Вычисление второй производной по разным переменнымВычисление 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-функцияГенетический алгоритмГипергеометрическое распределение
Гипотеза компактностиГипотеза сдвига
Глубинное обучение (курс лекций)/2016Глубинное обучение (курс лекций)/2017Глубинное обучение (курс лекций)/2018
Глубинное обучение (курс лекций)/2019Глубинное обучение (курс лекций)/2020
Графические модели (курс лекций)/2012
Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 1Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 2Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 3
Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 4Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 5Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 6
Графические модели (курс лекций)/2013Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 1Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 2
Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 3Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 4Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 5
Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 6Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 7Графические модели (курс лекций)/2014
Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 1Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 2Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 3
Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 4Графические модели (курс лекций)/2015Графические модели (курс лекций)/2016
Графические модели (курс лекций)/2017Графические модели (курс лекций)/2018
Группировка категорий и сегментация признаков в логистической регрессии (пример)
ДНК-микрочипДСМ-метод в терминах АФПДвухвыборочный критерий Колмогорова-Смирнова
Двухфакторная непараметрическая модельДвухфакторная непараметрическая модель для неполных данныхДекомпозиция в оптимизации систем (курс лекций, В.И.Цурков)
Декомпозиция в оптимизации систем (курс лекций, В.И.Цурков)/ВопросыДинамическая классификация при распознавании рукописного и поврежденного текста.Дисперсионный анализ
Дисперсия остатковДоверительные интервалы для параметров регрессииДоверительный интервал
Документирование функций Matlab
Долгосрочное прогнозирование ежедневных цен на электроэнергию (пример)Достаточная статистика
Достигаемый уровень значимости
ЕМ-алгоритм, его модификации и обобщенияЖуравлёв, Юрий Иванович
Журнал вычислительной математики и математической физики
Журналы ВАК по тематике ресурса
Заглавная страницаЗагоруйко, Николай Григорьевич
Задача 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 технологии
Интеллектуализация обработки информации (конференция)Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2008Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2010
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2012Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2014Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2016
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2018Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2020Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2022
Интеллектуализация обработки информации (конференция)/Вики-ресурс MachineLearning.RU: концепция и перспективыИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Курсы
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/МатериалыИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Научная аĸадемичесĸая стипендияИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/О кафедре
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/ОбъявленияИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Отчеты НИРИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Преподаватели
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Прием студентовИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/РасписаниеИнтеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Стажировки
Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/СтудентыИнтеллектуальные системы (семинар, А.В. Грабовой, В.В. Стрижов)/Осень 2021
Интеллектуальный анализ данныхИнтеллектуальный анализ данных (О.Ю. Бахтеев, В.В. Стрижов)/Осень 2022Интервальная оценка
Интернет-математикаИнтерполяция каноническим полиномом
Интерполяция кубическими сплайнамиИнтерполяция полиномами Лагранжа и НьютонаИнтерполяция функций двух переменных, проблема выбора узлов
Интерпретируемая модель машинного обученияИнформационные технологии и системы (конференция)
Искусственная нейронная сетьИскусственный интеллект
Использование метода Белсли для прореживания признаковИспользование технологий NVIDIA для решения задач глубокого обученияИсследование данных о посещаемости сайтов с помощью методов анализа формальных понятий
Исследование скорости сходимости параметров и гиперпараметров (пример)Исследование устойчивости оценок ковариационной матрицы параметров
Исчисления высказываний классической и интуиционистской логик (курс лекций, С.И. Гуров)Итоги конкурса предсказания отклика клиентов ОТП Банка
Как обучаются машины? Научно-популярная статья
Квадратичный дискриминантКвантиль
КлассификацияКлассификация пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями (отчет)Кластеризация
Кластеризация графов без использования метрик (пример)Ковариационный анализ
Козлов, Валерий ВасильевичКоллаборативная фильтрация
Коллекции документов для тематического моделированияКоллекция учебных задач
Комбинаторная теория переобучения (виртуальный семинар)Комбинаторные и логические методы анализа данных (курс лекций, С.И. Гуров)
Компания ForecsysКомпания RecogmissionКомпания SAS Institute
Компьютерные методы обработки сигналов (курс лекций, О.В. Красоткина)/2013, ММПКонкордация КенделлаКонкурс Avito-2015: Распознавание отклика на маркетинговое предложение
Конкурс Avito-2015: Распознавание отклика на маркетинговое предложение/Рейтинг участниковКонкурс Avito-2016: Распознавание категории объявленияКонкурс Avito-2016: Распознавание категории объявления/Рейтинг участников
Конкурс Avito-2016: Распознавание марки и модели автомашин на изображенияхКонкурс Avito-2016: Распознавание марки и модели автомашин на изображениях/Рейтинг участниковКонкурс Avito.ru-2014: распознавание контактной информации на изображениях
Конкурс Avito.ru-2014: распознавание контактной информации на изображениях/Рейтинг участниковКонкурс CardioQVARK: разработка алгоритма определения курящего человека по его кардиограмме.
Конкурс IEEE ICDM: дорожно-транспортные прогнозы для интеллектуальной GPS-навигацииКонкурс ML Boot Camp - лето 2016Конкурс Московской Биржи-2016
Конкурс ФПИ-2015: Распознавание лиц людейКонкурс предсказание затрат рекламодателя в системе контекстной рекламы
Конструктивное построение множества суперпозицийКонтроль качества в анализе ДНК-микрочипов
Коррелограмма
Корреляция МэтьюсаКортеж
Коэффициент асимметрииКоэффициент детерминацииКоэффициент корреляции Кенделла
Коэффициент корреляции ПирсонаКоэффициент корреляции СпирменаКоэффициент разнообразия
Коэффициент эксцессаКраткосрочное прогнозирование почасовых цен на электроэнергию (пример)Кривая ошибок
КриптографияКриптография и машинное обучение
Критерии ЖангаКритерии нормальностиКритерии однородности
Критерии согласияКритерий KPSSКритерий Аббе-Линника
Критерий АкаикеКритерий Андерсона-ДарлингаКритерий Ансари—Бредли
Критерий БартелсаКритерий Бартлетта
Критерий Бройша-ПаганаКритерий Вальда-Вольфовица
Критерий Ван дер ВарденаКритерий ВатсонаКритерий Гехана
Критерий Давидсона-МаккиннонаКритерий ДжонкхиераКритерий Диболда-Мариано
Критерий Зигеля-Тьюки
Критерий КлотцаКритерий Кокрена
Критерий Кокса-СтюартаКритерий Колмогорова-СмирноваКритерий Краскела-Уоллиса
Критерий КупераКритерий Лемана-РозенблаттаКритерий Льюнга-Бокса
Критерий Мак-НимараКритерий НеменьиКритерий Пейджа
Критерий СтьюдентаКритерий Тьюки
Критерий Уилкоксона-Манна-УитниКритерий Уилкоксона двухвыборочныйКритерий Уилкоксона для связных выборок
Критерий ФишераКритерий Фостера-СтюартаКритерий Фридмана
Критерий ХартлиКритерий ЧоуКритерий Шапиро-Уилка
Критерий асимметрии и эксцессаКритерий знаковКритерий знаковых рангов Уилкоксона
Критерий омега-квадрат
Критерий стьюдентизированного размаха
Критерий хи-квадратКритерий экстремумов
Лассо
Лассо ТибшираниЛинейная регрессия (пример)
Линейный дискриминант ФишераЛинейный дискриминантный анализЛинейный классификатор
Логико-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-анализ
Логическая закономерностьЛогический анализ данных в распознавании (курс лекций, Е.В. Дюкова)Логическое программирование (практикум, Д.В.Михайлов)
Логранговый критерийМ-оценка
МОТП/2011МОТП/2012
Мазуров, Владимир ДаниловичМаксимальная совместная подсистема
Марковский алгоритм кластеризацииМатематика. Компьютер. Образование. (конференция)
Математическая статистикаМатематические методы анализа текстов (ВМК МГУ) / 2021Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2017
Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2018Математические методы анализа текстов (МФТИ) / 2021
Математические методы анализа текстов (курс лекций) / осень 2019Математические 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 2022
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Дипломные работыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Доска объявлений
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/МатериалыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Новый дизайн
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/О кафедреМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Персональный составМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Просеминар
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/РасписаниеМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Спецкурсы-спецсеминарыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Старый дизайн
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Учебный планМатематические 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 2021
Математические методы прогнозирования (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2019Математические методы прогнозирования (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2020
Математические методы распознавания образов (конференция)Математические методы распознавания образов (конференция)/ММРО-16. Все докладыМатематические методы распознавания образов (конференция)/ММРО-17. Симпозиум молодых ученых
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-14Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-15Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-16
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-17Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-19
Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-20Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-2017Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-23
Математические 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)/ВопросыМатематические 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 СФ
Математические 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 землетрясенийМатематическое ожидание
Машина опорных векторовМашинное обучениеМашинное 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)/2009Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/ToDo
Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/ВопросыМашинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Семестровый курсМашинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Форма отчета
Машинное обучение (курс лекций, Н.Ю.Золотых)Машинное обучение (курс лекций, СГАУ, С.Лисицын)Машинное обучение (практика, В.В. Стрижов)/ФУПМ, весна 2020
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2012
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2013-2014 год, веснаМашинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2013-2014 год, осеньМашинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, весна
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осеньМашинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень/Лабораторная работа 1Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень/Лабораторная работа 2
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2015-2016 год, веснаМашинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2015-2016 год, осеньМашинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/Виртуальная машина
Машинное обучение и анализ данных (журнал)Машинное обучение и анализ данных (журнал)/Оформление графиковМашинное обучение и обучаемость: сравнительный обзор
Медиальное множествоМедиана
Медианный критерий
Международная ассоциация распознавания образов (IAPR)Международный стандарт представления чисел с плавающей точкой в ЭВМ
Метод LSDМетод k ближайших соседей (пример)Метод k взвешенных ближайших соседей (пример)
Метод БелслиМетод Бенджамини-ИекутиелиМетод Бенджамини-Хохберга
Метод Бокса-КоксаМетод Монте-Карло
Метод Натаниеля Мейкона (N.Macon) поиска исходных приближений для случая почти равных корнейМетод Нелдера-МидаМетод Ньютона-Гаусса
Метод Ньютона. Метод СтеффенсенаМетод Ньютона. Проблема области сходимости. Метод парабол. Совмещение методов Ньютона и парабол
Метод Парзеновского окна (пример)Метод Холма
Метод ближайших соседейМетод главных компонентМетод градиентного спуска
Метод группового учёта аргументов
Метод золотого сечения. Симметричные методыМетод касательных (Ньютона-Рафсона)
Метод множественных сравнений ШеффеМетод наибольшего правдоподобия
Метод наименьших квадратовМетод наименьших квадратов с итеративным пересчётом весовМетод наименьших углов (пример)
Метод настройки с возвращениями
Метод парзеновского окнаМетод покоординатного спуска
Метод потенциального бустингаМетод потенциальных функцийМетод потенциальных функций с размещением реперных объектов в 1 классе
Метод простых итерацийМетод релевантных векторовМетод секущих
Метод сопряжённых градиентовМетод стохастического градиентаМетод штрафных функций
Методы автоматической обработки текстов (курс лекций, В.В.Китов)/2016Методы анализа текстов (семинар, К.В.Воронцов)
Методы анализа текстов (семинар, К.В.Воронцов)/2017-2018 годМетоды деконволюции изображений
Методы 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)/2012
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 1Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 2Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 3
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2014Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2015Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2016
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2017Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2018Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2020
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2021Методы парабол (Симпсона) и более высоких степеней (Ньютона - Котеса)Методы прямоугольников и трапеций
МетрикаМетрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/2018H1, ВМК
Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/до 2017, ВМКМетрический классификаторМетрическое сгущение
Минимизация эмпирического риска
Многомерная гусеница, выбор длины и числа компонент гусеницы (пример)Многомерная интерполяция и аппроксимация на основе теории случайных функцийМногомерная линейная регрессия
Многомерная случайная величина
Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов (семинар)
Множественная проверка гипотезМодели и методы искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)
Модели и методы искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/ВопросыМоделирование мышления (школа Бонгарда)
Модель МакКаллока-Питтса
Модель Тейла-ВейджаМодель Тригга-ЛичаМодель Хольта
Модель Хольта-УинтерсаМодель зависимости
Модель панельных данных с временны́ми эффектамиМодель панельных данных с фиксированными эффектамиМодель панельных данных со случайными эффектами
Модифицированная ортогонализация Грама-ШмидтаМоменты случайной величины
Монотонная коррекция
Московский государственный университет имени М. В. ЛомоносоваМосковский физико-технический институт (государственный университет)
Моя первая научная статья (лекции и практика)/Сборник, весна 2023
Моя первая научная статья (лекции и практика, В.В. Стрижов)/Группы 874, 821, 813, весна 2021Моя первая научная статья (практика, В.В. Стрижов)/Группы 774, 794, весна 2020Мультиколлинеарность
Мультиномиальное распределение зависимых случайных величинМультиномиальное распределение независимых случайных величинМультиномиальное распределение с равновероятными успехами испытаний Бернулли
Мультиномиальное распределение с упорядоченными элементами подмножествМуравьиные алгоритмы
Наивный байесовский классификаторНаписание отчётов и статей (рекомендации)Научно-исследовательская работа (рекомендации)
Научно-образовательный центр при МИАННаучные конференции
Научный семинар по специальности (практика, А.И.Эрлих)Научный семинар по специальности (практика, А.И.Эрлих)/ВопросыНейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2018
Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2019Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2020Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2022
Нейрокомпьютерный интерфейсНейрокриптография
Нейронная сеть КохоненаНейросетевые методы обработки изображений (В.В.Китов)
НейросетьНелинейная регрессия
Непараметрическая регрессияНепараметрическая регрессия: ядерное сглаживаниеНепрерывные морфологические модели и алгоритмы (курс лекций, Л.М. Местецкий)
Неравенство Бонферрони
Нестатистические методы анализа данных и классификации (курс лекций, В.В. Рязанов, 2010)Нестатистические методы анализа данных и классификации (курс лекций, В.В.Рязанов)

Предыдущая страница (AAAI CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE) | Следующая страница (Неточные множества)

Личные инструменты