Список перенаправлений
Материал из MachineLearning.
Ниже показаны 250 результатов, начиная с № 51.
Просмотреть (предыдущие 250) (следующие 250) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
- Прикладная регрессия и оптимизация (курс лекций, B.В.Стрижов) → Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)
- Обучающая выборка → Выборка
- Кросс-валидация → Скользящий контроль
- CV → Скользящий контроль
- Переподгонка → Переобучение
- Оверфиттинг → Переобучение
- KNN → Метод ближайших соседей
- ИТиС → Информационные технологии и системы (конференция)
- ML:ВУ → MachineLearning:Вниманию участников
- Справка:Справка → MachineLearning:Справка
- ML:ПС → MachineLearning:Портал сообщества
- ML:И → MachineLearning:Инструктаж
- ML:АДМ → MachineLearning:Администраторы
- Целевая зависимость → Модель зависимости
- Обобщающая способность → Переобучение
- Алгоритмы, модели, алгебры → Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)
- Прикладная алгебра (часть I) → Прикладная алгебра (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)
- Optimal brain surgery → Оптимальное прореживание нейронных сетей
- Модель алгоритмов → Модель зависимости
- ФУПМ → Факультет управления и прикладной математики МФТИ
- Факультет управления и прикладной математики → Факультет управления и прикладной математики МФТИ
- ФУПМ МФТИ → Факультет управления и прикладной математики МФТИ
- ММП → Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)
- ML:ПИС → MachineLearning:Правила именования статей
- ВМиК → Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ
- Факультет вычислительной математики и кибернетики → Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ
- ВМиК МГУ → Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ
- ВМК → Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ
- ML:КР → MachineLearning:Концепция ресурса
- ML:С → MachineLearning:Справка
- ML:C → MachineLearning:Справка
- Оverfitting → Переобучение
- Участник:Константин Воронцов → Участник:Vokov
- SVM → Машина опорных векторов
- Метод опорных векторов → Машина опорных векторов
- Support Vector Machine → Машина опорных векторов
- Data Mining → Интеллектуальный анализ данных
- Перцептрон → Персептрон
- Владимир Вапник → Вапник, Владимир Наумович
- Вапник Владимир Наумович → Вапник, Владимир Наумович
- Категория:Статьи в журналах → Категория:Публикации по журналам
- Категория:Публикации по конференциям → Категория:Доклады конференций
- ML:РСИ → MachineLearning:Работа с изображениями
- Публикация:Вапник 79 → Публикация:Вапник 1979 Восстановление зависимостей
- Публикация:Вапник 74 → Публикация:Вапник 1974 Теория распознавания образов
- International Conference of Machine Learning and Cibernatics (конференция) → International Conference on Machine Learning and Cybernetics (конференция)
- International Conference of Machine Learning and Cybernetics (конференция) → International Conference on Machine Learning and Cybernetics (конференция)
- Метод обучения → Алгоритм обучения
- Алгоритм ближайших соседей → Метод ближайших соседей
- Участник:Vokov/Вики-ресурс MachineLearning.RU: концепция и перспективы → Интеллектуализация обработки информации (конференция)/Вики-ресурс MachineLearning.RU: концепция и перспективы
- РОАИ → Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии (конференция)
- Агора → АГОРА
- АКС → Анализ клиентских сред
- Customer environment analysis → Анализ клиентских сред
- CEA → Анализ клиентских сред
- МНК → Метод наименьших квадратов
- Участник:Andrey Inyakin → Участник:Andrew
- Участник:Andrey → Участник:Andrew
- Участник:Inyakin → Участник:Andrew
- Обсуждение участника:Mromanov → Обсуждение участника:Mikhail Romanov
- MATLAB → Matlab
- Machine Learning → Машинное обучение
- Физтех → Московский физико-технический институт (государственный университет)
- Оптимальная хирургия мозга → Оптимальное прореживание нейронных сетей
- Обсуждение:Оптимальная хирургия мозга → Обсуждение:Оптимальное прореживание нейронных сетей
- Шаблон:Список примечаний → Шаблон:Примечания
- Бонгард → Бонгард, Михаил Моисеевич
- Бонгард Михаил → Бонгард, Михаил Моисеевич
- Математические методы распознавания образов (курс лекций, А.Е.Лепский, А.Г.Броневич) → Математические методы распознавания образов (курс лекций, А.Е. Лепский, А.Г. Броневич)
- Моделирование мышления(школа Бонгарда) → Моделирование мышления (школа Бонгарда)
- Шаблон:Eq → Шаблон:Eqno
- Шаблон:Eq/Документация → Шаблон:Eqno/Документация
- Шаблон:Eqref/Документация → Шаблон:Eqno/Документация
- Асимметрия → Коэффициент асимметрии
- Эксцесс → Коэффициент эксцесса
- Категория:Рудаков К. В. (публикации) → Категория:Рудаков, К. В. (публикации)
- Статистический критерий → Проверка статистических гипотез
- Категория:Статистические критерии → Категория:Статистические тесты
- Статистический тест → Проверка статистических гипотез
- Пи-величина → Достигаемый уровень значимости
- OBD → Оптимальное прореживание нейронных сетей
- Простая выборка → Выборка
- Ранг → Вариационный ряд
- Связка → Вариационный ряд
- Средний ранг → Вариационный ряд
- ResearchIndex → CiteSeer
- Сингулярное разложение тензоров → Простой итерационный алгоритм сингулярного разложения
- Тензорный метод главных компонент → Простой итерационный алгоритм сингулярного разложения
- Обобщенная линейная модель → Обобщённая линейная модель
- GLM → Обобщённая линейная модель
- Семинар К.В.Рудакова → Семинар К. В. Рудакова
- Оценка обобщающей способности (японская притча, с иллюстрациями) → Оценка обобщающей способности (японская притча)
- Обсуждение:Оценка обобщающей способности (японская притча, с иллюстрациями) → Обсуждение:Оценка обобщающей способности (японская притча)
- Сеть Кохонена → Нейронная сеть Кохонена
- Карта Кохонена → Нейронная сеть Кохонена
- Сети Кохонена → Нейронная сеть Кохонена
- Карты Кохонена → Нейронная сеть Кохонена
- Самоорганизующаяся карта Кохонена → Нейронная сеть Кохонена
- Самоорганизующиеся карты Кохонена → Нейронная сеть Кохонена
- Сети векторного квантования → Нейронная сеть Кохонена
- Обучаемые сети векторного квантования → Нейронная сеть Кохонена
- SOM → Нейронная сеть Кохонена
- Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В.Стрижов, 2008) → Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 374, осень 2008
- Интерполяция каноническим полиномом (Василий Дерябин) → Интерполяция каноническим полиномом
- Обсуждение:Интерполяция каноническим полиномом (Василий Дерябин) → Обсуждение:Интерполяция каноническим полиномом
- Тестовая выборка → Выборка
- Контрольная выборка → Выборка
- Полный скользящий контроль → Скользящий контроль
- Задача классификации → Классификация
- Системы искусственного интеллекта → Системы искусственного интеллекта (курс лекций, Д.В.Михайлов)
- Обсуждение:Системы искусственного интеллекта → Обсуждение:Системы искусственного интеллекта (курс лекций, Д.В.Михайлов)
- Задача регрессии → Регрессионный анализ
- Эмпирический риск → Минимизация эмпирического риска
- Высшая аттестационная комиссия → Высшая аттестационная комиссия Российской Федерации
- ВАК → Высшая аттестационная комиссия Российской Федерации
- IAPR → Международная ассоциация распознавания образов (IAPR)
- Международная ассоциация распознавания образов → Международная ассоциация распознавания образов (IAPR)
- Полигон → Полигон алгоритмов
- Кафедра Рудакова → Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)
- Исследования по машинному обучению (Электронный журнал) → Journal of Machine Learning Research
- Журнал по исследованию изображений (SIAM Journal on Imaging Sciences) → SIAM Journal on Imaging Sciences
- Журнал по исследованию изображений → SIAM Journal on Imaging Sciences
- Обсуждение участника:Константин Воронцов → Обсуждение участника:Vokov
- Многомерное наблюдение → Многомерная случайная величина
- Многомерная выборка → Многомерная случайная величина
- Вектор средних → Многомерная случайная величина
- Ковариационная матрица → Многомерная случайная величина
- Корреляционная матрица → Многомерная случайная величина
- MachineLearning:Правила → MachineLearning:Инструктаж
- Машинное обучение (курс лекций, К. В. Воронцов) → Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К. В. Воронцов) → Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)
- MachineLearning:Коллекция учебных задач → Коллекция учебных задач
- Шаблон:Источник? → Шаблон:Нет источника
- ML:СИ → MachineLearning:Ссылки на источники
- ML:ДИН → MachineLearning:Динамика
- Вычисление обратной матрицы, её бесполезность. Вычисление определителя → Вычисление определителя
- Обсуждение:Вычисление обратной матрицы, её бесполезность. Вычисление определителя → Обсуждение:Вычисление определителя
- СЛАУ → Система линейных алгебраических уравнений
- Трансдукция → Трансдуктивное обучение
- Transductive learning → Трансдуктивное обучение
- Transduction → Трансдуктивное обучение
- Semi-supervised lerning → Частичное обучение
- Reinforcement learning → Обучение с подкреплением
- Semi-supervised learning → Частичное обучение
- Мощность критерия → Проверка статистических гипотез
- Критическая область критерия → Проверка статистических гипотез
- Application scoring → Анкетный скоринг
- Сredit scoring → Кредитный скоринг
- ЛДА → Линейный дискриминантный анализ
- LDA → Линейный дискриминантный анализ
- Методы исключения Гаусса, выбор главного элемента, итеративное улучшение результата → Методы исключения Гаусса
- Трюки с заменой переменных для стандартизации задач → Стандартизация задач с помощью замены переменных
- Метод дихотомии → Методы дихотомии
- Участник:Евгения Одинокова/Метод золотого сечения. Симметричные методы. → Метод золотого сечения. Симметричные методы
- Авторегрессионное интегрированное скользящее среднее → ARIMA
- Безусловный и условный нелинейный МНК → Алгоритм Trust-Region
- ARMA → Авторегрессионное скользящее среднее
- Autoregressive Integrated Moving Average → ARIMA
- Эффективность ПК для поступления в МГУ → Эффективность подготовительных курсов для поступления на ВМК МГУ
- Состоятельная оценка → Статистическое оценивание
- Несмещённая оценка → Статистическое оценивание
- Асимптотически несмещённая оценка → Статистическое оценивание
- Несмещенная оценка → Статистическое оценивание
- Эффективная оценка → Статистическое оценивание
- Достаточная оценка → Достаточная статистика
- Асимптотически несмещенная оценка → Статистическое оценивание
- Точечная оценка → Статистическое оценивание
- Несмещённость → Статистическое оценивание
- Состоятельность → Статистическое оценивание
- Эффективность → Статистическое оценивание
- Достаточность → Достаточная статистика
- Момент → Моменты случайной величины
- Ядерное сглаживание → Непараметрическая регрессия: ядерное сглаживание
- Эффективность ПК для поступления на ВМК МГУ → Эффективность подготовительных курсов для поступления на ВМК МГУ
- Критерий Тьюки-Крамера → Критерий Тьюки
- Критерий Бартлета → Критерий Бартлетта
- Критерий Кокс-Стюарта → Критерий Кокса-Стюарта
- Backfitting → Метод настройки с возвращениями
- Модель Брауна → Экспоненциальное сглаживание
- Доверительный интервал для коэффициентов регрессии → Доверительные интервалы для параметров регрессии
- Доверительный интервал для дисперсии шума → Доверительные интервалы для параметров регрессии
- UMIST Face Database → Sheffield Face Database
- Численные методы обучения по прецедентам (практика) → Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)
- P-Value → Достигаемый уровень значимости
- Surrey Object Image Library → SOIL-47
- Amsterdam Library of Object Images → ALOI
- LARS → Метод наименьших углов (пример)
- EM-алгоритм (пример) → EM алгоритм (пример)
- Однослойный персептрон → Однослойный персептрон (пример)
- EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент → EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент (пример)
- Метод парзеновского окна (пример) → Метод Парзеновского окна (пример)
- Метод к ближайших соседей → Метод k ближайших соседей (пример)
- Журналы → Журналы ВАК по тематике ресурса
- Recogmission → Компания Recogmission
- Обучение с учителем. Многомерная интерполяции и аппроксимация. Обобщение на основе теории случайных функций. Вариант точного решения. → Многомерная интерполяция и аппроксимация на основе теории случайных функций
- Обсуждение:Обучение с учителем. Многомерная интерполяции и аппроксимация. Обобщение на основе теории случайных функций. Вариант точного решения. → Обсуждение:Многомерная интерполяция и аппроксимация на основе теории случайных функций
- ВЦ РАН → Вычислительный центр им. А. А. Дородницына Российской академии наук
- Отчет о выполнении исследовательского проекта → Отчет о выполнении исследовательского проекта (практика, В.В. Стрижов)
- Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В.Стрижов, 2009) → Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2009
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов) → Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2014
- Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, О.В. Баринова, А.С. Конушин, В.С. Конушин, 2009) → Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций, А.С. Конушин, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, О.В. Баринова, В.С. Конушин, 2009)
- Полигон алгоритмов : TODO-лист → Полигон алгоритмов/TODO-лист
- Публикация:A. Gorban, B. Kegl, D. Wunsch, A. Zinovyev (2008), Principal Manifolds for Data Visualisation and Dimension Reduction → Публикация:Gorban (2008), Principal Manifolds
- Категория:Рекомендации для аспирантов → Категория:Рекомендации для студентов
- Полигон алгоритмов классификации → Полигон алгоритмов
- Метод максимального правдоподобия → Метод наибольшего правдоподобия
- Многомерное нормальное распределение → Нормальное распределение
- Публикация:Svensen 1998 Generative Topographic Mapping → Публикация:Svensén 1998 Generative Topographic Mapping
- Vetrovsem → Байесовские методы машинного обучения (Спецсеминар)
- Bmmo → Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2021
- Smais → Графические модели (курс лекций)/2014
- Автокорреляция → Автокорреляционная функция
- Вычислительная сложность → Теория сложности вычислений
- Критерий нормальности → Критерии нормальности
- FRiS-функция → Функция конкурентного сходства
- Кривая ошибок (ROC curve) → Кривая ошибок
- Cryptography and Machine Learning → Криптография и машинное обучение
- Обсуждение:Cryptography and Machine Learning → Обсуждение:Криптография и машинное обучение
- Функция конкуретнтного сходства → Функция конкурентного сходства
- Гребневая регрессия → Ридж-регрессия
- Критерий согласия → Критерии согласия
- Нейронная сеть → Искусственная нейронная сеть
- Функция потерь → Функция потерь в задачах линейной классификации
- МЛР → Многомерная линейная регрессия
- Нейронные сети → Искусственная нейронная сеть
- Искусственные нейронные сети → Искусственная нейронная сеть
- Нейросети → Искусственная нейронная сеть
- Neural network → Искусственная нейронная сеть
- Ранговый критерий → Ранговые критерии
- EM-алгоритм → ЕМ-алгоритм, его модификации и обобщения
- ЕМ-алгоритм → ЕМ-алгоритм, его модификации и обобщения
- EM алгоритм → ЕМ-алгоритм, его модификации и обобщения
- Ёмкость → Размерность Вапника-Червоненкиса
- RBF → Сеть радиальных базисных функций
- Сравнение EM и k-means на смесях с экспоненциальными компонентами → Модель МакКаллока-Питтса
- Обсуждение:Сравнение EM и k-means на смесях с экспоненциальными компонентами → Обсуждение:Модель МакКаллока-Питтса
- Правила Хэбба → Правило Хэбба
- АВО → Алгоритмы вычисления оценок
- Алгоритм вычисления оценок → Алгоритмы вычисления оценок
- Оценка Надарая-Ватсона → Формула Надарая-Ватсона
- Критерий Ван-дер-Вардена → Критерий Ван дер Вардена
- Критерий однородности → Критерии однородности
- RVM → Метод релевантных векторов
- Алгоритм ФОРЭЛ → Алгоритм ФорЭл
- Алгоритм ФОРЕЛЬ → Алгоритм ФорЭл
- Обсуждение:Алгоритм ФОРЕЛЬ → Обсуждение:Алгоритм ФорЭл
- Теория Вапника–Червоненкиса → Теория Вапника-Червоненкиса
- Модель Бокса-Дженкинса → Авторегрессионное скользящее среднее
- Нуль-гипотеза → Нулевая гипотеза
- BIC → Байесовский информационный критерий
Просмотреть (предыдущие 250) (следующие 250) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
