Длинные страницы
Материал из MachineLearning.
Ниже показаны 500 результатов, начиная с № 251.
Просмотреть (предыдущие 500) (следующие 500) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
- (история) Контроль качества в анализе ДНК-микрочипов [19 940 байт]
- (история) Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2014/Задание 1 [19 915 байт]
- (история) Распространение ошибок [19 912 байт]
- (история) Исследование устойчивости оценок ковариационной матрицы параметров [19 824 байта]
- (история) Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2013-2014 год, осень [19 821 байт]
- (история) Максимальная совместная подсистема [19 800 байт]
- (история) Практикум на ЭВМ (317)/2018 (осень) [19 717 байт]
- (история) Оценивание плотности распределения [19 682 байта]
- (история) Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 4 [19 663 байта]
- (история) Критерий Стьюдента [19 632 байта]
- (история) Метод Монте-Карло [19 618 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2010 [19 604 байта]
- (история) Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 6 [19 531 байт]
- (история) SVM для линейно неразделимой выборки (пример) [19 521 байт]
- (история) Автоматизация и стандартизация научных исследований (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2010 [19 513 байт]
- (история) Статистический кластерный анализ (регулярный семинар) [19 493 байта]
- (история) Робастное оценивание [19 420 байт]
- (история) Вычисление функций [19 380 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015/3 [19 333 байта]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2010 [19 220 байт]
- (история) Прогнозирование объемов грузовых железнодорожных перевозок [19 218 байт]
- (история) Практикум на ЭВМ (317)/2018 (весна) [19 180 байт]
- (история) Практикум на ЭВМ (317)/2017-2018 [19 116 байт]
- (история) Линейный классификатор [19 077 байт]
- (история) Графические модели (курс лекций)/2016 [18 977 байт]
- (история) Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012 [18 965 байт]
- (история) Выбор оптимального алфавита марковских моделей для распознавания речи (отчет) [18 862 байта]
- (история) Метод Белсли [18 595 байт]
- (история) Прикладные системы распознавания и прогнозирования (курс лекций) [18 576 байт]
- (история) Мультиномиальное распределение с упорядоченными элементами подмножеств [18 567 байт]
- (история) Прогнозирование функциями дискретного аргумента (пример) [18 484 байта]
- (история) Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2017 [18 456 байт]
- (история) Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2017 [18 450 байт]
- (история) Переобучение [18 386 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ММП/2 [18 376 байт]
- (история) Методы дихотомии [18 301 байт]
- (история) Фоновая поправка в анализе ДНК-микрочипов [18 287 байт]
- (история) EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент (пример) [18 287 байт]
- (история) Технология активных баз знаний (курс лекций, С.К.Дулин) [18 179 байт]
- (история) Рекомендации по доработке магистерской диссертации [18 015 байт]
- (история) Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011 [17 916 байт]
- (история) Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/весна 2013 [17 910 байт]
- (история) Алгоритм AdaBoost [17 896 байт]
- (история) Нормализация ДНК-микрочипов [17 868 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2016 [17 817 байт]
- (история) Полигон алгоритмов/Взаимодействие с пользовательскими алгоритмами [17 794 байта]
- (история) Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций) [17 721 байт]
- (история) Дисперсионный анализ [17 629 байт]
- (история) Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/до 2017, ВМК [17 616 байт]
- (история) Метод наименьших углов (пример) [17 608 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014/3 [17 585 байт]
- (история) Логический анализ данных в распознавании (курс лекций, Е.В. Дюкова) [17 461 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ММП/3 [17 437 байт]
- (история) МОТП/2011 [17 359 байт]
- (история) Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2015-2016 год, осень [17 240 байт]
- (история) Практикум на ЭВМ (317)/2013-2014/BackgroundSubtraction [17 160 байт]
- (история) Метод ближайших соседей [17 114 байт]
- (история) Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы 1 семестр [17 077 байт]
- (история) Алгоритм LOWESS [17 076 байт]
- (история) Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2014 [17 060 байт]
- (история) Ранговые критерии [16 999 байт]
- (история) Обучение с подкреплением [16 936 байт]
- (история) Определение гиперпараметров для MVR [16 932 байта]
- (история) Выбор признаков с помощью генетических алгоритмов (пример) [16 904 байта]
- (история) Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 7 [16 866 байт]
- (история) Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2015 [16 831 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/4 [16 818 байт]
- (история) Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 2 [16 700 байт]
- (история) Предобработка данных ДНК-микрочипов [16 693 байта]
- (история) Коэффициент корреляции Спирмена [16 681 байт]
- (история) Группировка категорий и сегментация признаков в логистической регрессии (пример) [16 679 байт]
- (история) ДНК-микрочип [16 623 байта]
- (история) Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев) [16 599 байт]
- (история) ChartLib [16 544 байта]
- (история) Защита выпускной квалификационной работы (рекомендации) [16 509 байт]
- (история) Практикум на ЭВМ (317)/2020 (осень) [16 502 байта]
- (история) Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2013-2014 год, весна [16 493 байта]
- (история) Сложение большого множества чисел, существенно отличающихся по величине [16 491 байт]
- (история) Прикладной статистический анализ данных (курс лекций, 2017) [16 384 байта]
- (история) Компания SAS Institute [16 325 байт]
- (история) Сравнение временных рядов при авторегрессионном прогнозе (пример) [16 282 байта]
- (история) Основные модели данных в аналитической деятельности (курс лекций, А.И. Майсурадзе) [16 187 байт]
- (история) Линейная регрессия (пример) [16 185 байт]
- (история) Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 2 [16 171 байт]
- (история) Функциональное программирование (практикум, Д.В. Михайлов) [16 148 байт]
- (история) Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 3 [16 139 байт]
- (история) Булевы уравнения и проблема SAT [16 112 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, осень 2015 [16 111 байт]
- (история) Классификация пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями (отчет) [16 007 байт]
- (история) Анализ мультиколлинеарности (пример) [16 006 байт]
- (история) Машинное обучение (РЭУ) [15 873 байта]
- (история) Базовые кафедры МФТИ [15 853 байта]
- (история) Павловский, Юрий Николаевич [15 833 байта]
- (история) Тематическое моделирование [15 829 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ФУПМ/1 [15 793 байта]
- (история) Проведение поверхностей наилучшего приближения [15 774 байта]
- (история) Повышение точности прогнозов на данных Netflix с помощью построения алгоритмических композиций (отчет) [15 722 байта]
- (история) Критерий Уилкоксона двухвыборочный [15 711 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2012 [15 674 байта]
- (история) Прогнозирование временных рядов методом SSA (пример) [15 672 байта]
- (история) Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2015-2016 год, весна [15 538 байт]
- (история) Методы прямоугольников и трапеций [15 533 байта]
- (история) Биоинформатика [15 504 байта]
- (история) Оценка сложности регрессионных моделей (пример) [15 423 байта]
- (история) LaTeX [15 387 байт]
- (история) Суммаризация в анализе ДНК-микрочипов [15 337 байт]
- (история) Математические методы классификации (курс лекций, К.В. Рудаков) [15 315 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014/2 [15 296 байт]
- (история) БММО (курс лекций)/2013осень/Задание 2 [15 284 байта]
- (история) Machine Learning and Data Analysis (Strijov practice)/Group 074, Fall 2013 [15 266 байт]
- (история) Современные методы распознавания и синтеза речи (курс лекций)/2018 [15 257 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2009 [15 243 байта]
- (история) Кластеризация графов без использования метрик (пример) [15 217 байт]
- (история) Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы [15 197 байт]
- (история) Математические методы прогнозирования (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2020 [15 173 байта]
- (история) Математические методы анализа текстов (курс лекций) / осень 2020 [15 171 байт]
- (история) Математические основы теории прогнозирования (курс лекций) [15 150 байт]
- (история) Оптимальное прореживание нейронных сетей (пример) [15 114 байт]
- (история) Точный тест Фишера [15 079 байт]
- (история) Простой итерационный алгоритм сингулярного разложения [15 075 байт]
- (история) Математические модели и методы управления сложных систем (курс лекций, В.И.Цурков) [15 074 байта]
- (история) Вычислительные задачи математической биологии (курс лекций, С.А. Махортых, А.Н. Панкратов) [14 985 байт]
- (история) Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К. В. Воронцов)/2011 [14 904 байта]
- (история) Задача предсказания отклика клиентов ОТП Банка (конкурс) [14 853 байта]
- (история) Модель Тригга-Лича [14 839 байт]
- (история) Фундаментальные теоремы машинного обучения/Группа 674 (практика, М.С. Потанин, В.В. Стрижов) [14 837 байт]
- (история) Кластеризация [14 830 байт]
- (история) Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2018 [14 812 байт]
- (история) Современные методы распознавания и синтеза речи (курс лекций)/2019 [14 763 байта]
- (история) Методы наивысшей алгебраической точности (Гаусса - Кристоффеля) [14 761 байт]
- (история) Метод штрафных функций [14 759 байт]
- (история) Нормальное распределение [14 758 байт]
- (история) Вычисление гиперпараметров при различных гипотезах порождения данных (пример) [14 727 байт]
- (история) Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2017 [14 657 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015, ФУПМ/1 [14 638 байт]
- (история) Обнаружение жизненного цикла товаров (отчет) [14 609 байт]
- (история) Порождение нелинейных регрессионных моделей (пример) [14 571 байт]
- (история) SVM для линейно разделимой выборки (пример) [14 558 байт]
- (история) Статистическое оценивание [14 543 байта]
- (история) Прогнозирование объемов продаж новых товаров (отчет) [14 512 байт]
- (история) Системы и средства представления знаний (курс лекций, В.Ф.Хорошевский) [14 505 байт]
- (история) Символьная регрессия [14 505 байт]
- (история) Шаговая регрессия (пример) [14 489 байт]
- (история) Задачи анализа данных в бизнес-аналитике (семинар К. В. Воронцова) [14 482 байта]
- (история) МОТП/2012 [14 251 байт]
- (история) EM алгоритм (пример) [14 234 байта]
- (история) Биномиальное распределение с упорядоченными элементами подмножеств [14 229 байт]
- (история) Временной ряд [14 226 байт]
- (история) Однослойные сети RBF для решения задач регрессии (пример) [14 141 байт]
- (история) Практикум на ЭВМ (317)/2019 (осень) [14 134 байта]
- (история) CRISP-DM [14 106 байт]
- (история) Метод настройки с возвращениями [14 103 байта]
- (история) Методы анализа текстов (семинар, К.В.Воронцов)/2017-2018 год [14 001 байт]
- (история) Статистика случайных процессов (курс лекций, ФКН ВШЭ) [13 937 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/1 [13 921 байт]
- (история) Пропорциональный выбор [13 910 байт]
- (история) Оптимальное прореживание нейронных сетей [13 877 байт]
- (история) Конструктивное построение множества суперпозиций [13 856 байт]
- (история) Математические методы прогнозирования (лекции, В.В. Стрижов)/Группы 674, 774, весна 2021 [13 824 байта]
- (история) Временной ряд (библиотека примеров) [13 807 байт]
- (история) Нейрокриптография [13 802 байта]
- (история) Алгебраические методы обработки данных (курс лекций, Журавлёв Ю.И.) [13 799 байт]
- (история) Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 4 [13 794 байта]
- (история) Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-23 [13 747 байт]
- (история) Плоидность [13 741 байт]
- (история) Декомпозиция в оптимизации систем (курс лекций, В.И.Цурков) [13 737 байт]
- (история) Описание окрестности точки наибольшего правдоподобия моделей (пример) [13 719 байт]
- (история) Метод Ньютона. Проблема области сходимости. Метод парабол. Совмещение методов Ньютона и парабол [13 691 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015, ФУПМ [13 672 байта]
- (история) Экстраполяция Ричардсона, оценки по Рунге и Эйткену, вычисление интегралов с заданной точностью [13 655 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, весна 2010 [13 651 байт]
- (история) Практикум на ЭВМ (317)/2011-2012 [13 616 байт]
- (история) Биномиальное распределение [13 601 байт]
- (история) Интерполяция кубическими сплайнами [13 576 байт]
- (история) Метод стохастического градиента [13 568 байт]
- (история) Оценивание дискретных распределений при дополнительных ограничениях на вероятности некоторых событий (виртуальный семинар) [13 568 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ [13 546 байт]
- (история) Тупиковые тесты [13 545 байт]
- (история) Функции радиального базиса (пример) [13 467 байт]
- (история) Базы данных изображений [13 458 байт]
- (история) Коэффициент корреляции Кенделла [13 452 байта]
- (история) Методы оптимизации (курс лекций) [13 436 байт]
- (история) Python [13 421 байт]
- (история) Вероятностное пространство [13 378 байт]
- (история) Логит-анализ [13 329 байт]
- (история) Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2022 [13 327 байт]
- (история) Модель зависимости [13 324 байта]
- (история) Метод простых итераций [13 293 байта]
- (история) Критерий Бартлетта [13 231 байт]
- (история) Заглавная страница [13 183 байта]
- (история) Модели и методы искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев) [13 167 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014 [13 156 байт]
- (история) CRISP-DM/Business Understanding [13 106 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Примеры [13 067 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015/2 [12 950 байт]
- (история) Метод Парзеновского окна (пример) [12 947 байт]
- (история) Полигон алгоритмов/Общий отчёт задачи-алгоритмы [12 920 байт]
- (история) Квантиль [12 913 байт]
- (история) Символьная регрессия и структурное расстояние между моделями (пример) [12 881 байт]
- (история) Математическое ожидание [12 869 байт]
- (история) Кривая ошибок [12 857 байт]
- (история) Вычисление матриц Якоби и Гессе [12 797 байт]
- (история) Статистика (функция выборки) [12 786 байт]
- (история) Прореживание двухслойной нейронной сети (пример) [12 770 байт]
- (история) Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2020 [12 759 байт]
- (история) Руководство исследовательскими проектами (практика, В.В. Стрижов) [12 731 байт]
- (история) Марковский алгоритм кластеризации [12 715 байт]
- (история) Полезные ссылки [12 677 байт]
- (история) Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2011 [12 667 байт]
- (история) Метод золотого сечения. Симметричные методы [12 657 байт]
- (история) Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов) [12 622 байта]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015 [12 606 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2014 [12 581 байт]
- (история) Статистический отчет при создании моделей [12 567 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ФУПМ [12 562 байта]
- (история) SVM регрессия (пример) [12 534 байта]
- (история) Практикум на ЭВМ (417)/2016 [12 493 байта]
- (история) Критерий Уилкоксона-Манна-Уитни [12 479 байт]
- (история) Требования к кандидатской диссертации [12 457 байт]
- (история) BibTeX [12 432 байта]
- (история) Оценка обобщающей способности (японская притча) [12 371 байт]
- (история) Применение интерполяции для решения уравнений [12 284 байта]
- (история) Предсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/О кафедре [12 278 байт]
- (история) Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2023 [12 238 байт]
- (история) Критерий хи-квадрат [12 226 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2008 [12 212 байт]
- (история) Полигон алгоритмов/Подробный отчет по задаче [12 069 байт]
- (история) Практикум на ЭВМ (417)/2017 [12 066 байт]
- (история) Pyomo [12 050 байт]
- (история) Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2018 [12 032 байта]
- (история) Прикладные методы восстановления зависимостей в сложноорганизованных данных (курс лекций, О.В.Красоткина) [12 019 байт]
- (история) Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» (2013 год) [12 010 байт]
- (история) Коэффициент детерминации [11 956 байт]
- (история) Алгоритмы выбора линейных регрессионных моделей (практика) [11 953 байта]
- (история) Логическая закономерность [11 920 байт]
- (история) Муравьиные алгоритмы [11 911 байт]
- (история) Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, О.Ю. Бахтеев, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2020 [11 908 байт]
- (история) Аппроксимация Лапласа (пример) [11 873 байта]
- (история) Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2021 [11 837 байт]
- (история) Байесовский классификатор [11 814 байт]
- (история) Математические методы распознавания образов (конференция)/ММРО-17. Симпозиум молодых ученых [11 751 байт]
- (история) Теорема схемы [11 695 байт]
- (история) Графические модели (курс лекций)/2017 [11 694 байта]
- (история) Множественная проверка гипотез [11 673 байта]
- (история) Критерии нормальности [11 653 байта]
- (история) Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2018 года) [11 652 байта]
- (история) Алгоритм ФорЭл [11 652 байта]
- (история) Метод Ньютона-Гаусса [11 628 байт]
- (история) Логистическая регрессия для решения задач классификации (пример) [11 619 байт]
- (история) Формирование бикластеров и рекомендаций для рекомендательной системы Интернет-рекламы [11 610 байт]
- (история) Профиль компактности [11 610 байт]
- (история) Логистическая регрессия [11 567 байт]
- (история) Коррелограмма [11 554 байта]
- (история) Применение сплайнов для численного интегрирования [11 496 байт]
- (история) Практикум на ЭВМ (317)/2016-2017 [11 467 байт]
- (история) Математические методы анализа текстов (МФТИ) / 2021 [11 422 байта]
- (история) Конкурс Avito-2016: Распознавание категории объявления/Рейтинг участников [11 403 байта]
- (история) Математические методы анализа текстов (ВМК МГУ) / 2021 [11 369 байт]
- (история) Теория Вапника-Червоненкиса [11 367 байт]
- (история) Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии (конференция) [11 358 байт]
- (история) Прикладной статистический анализ данных (ФУПМ, курс лекций, 2017) [11 330 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ММП [11 297 байт]
- (история) Решение переопределённой СЛАУ [11 275 байт]
- (история) Стратификация [11 264 байта]
- (история) Исследование данных о посещаемости сайтов с помощью методов анализа формальных понятий [11 240 байт]
- (история) Основы обобщенного спектрально-аналитического метода и его приложения (курс лекций, Ф.Ф. Дедус) [11 181 байт]
- (история) Оценка параметров смеси моделей [11 162 байта]
- (история) Интерполяция функций двух переменных, проблема выбора узлов [11 147 байт]
- (история) Поиск сходства текстовых документов с помощью частых замкнутых множеств признаков [11 108 байт]
- (история) Критерий Ван дер Вардена [10 994 байта]
- (история) Обучение без учителя [10 953 байта]
- (история) Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2020 [10 952 байта]
- (история) Математические методы анализа текстов (курс лекций) / осень 2019 [10 913 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016/1 [10 899 байт]
- (история) Объединённая модель панельных данных [10 898 байт]
- (история) Алгоритм СТОЛП [10 880 байт]
- (история) Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 3 [10 816 байт]
- (история) Метод LSD [10 774 байта]
- (история) Одномерная линейная регрессия [10 768 байт]
- (история) Метод релевантных векторов [10 683 байта]
- (история) Выборка [10 682 байта]
- (история) Similarity Miner (виртуальный семинар) [10 631 байт]
- (история) Отчет о выполнении исследовательского проекта (практика, В.В. Стрижов) [10 626 байт]
- (история) Обработка и распознавание изображений (курс лекций, Л.М. Местецкий) [10 616 байт]
- (история) Математические методы анализа текстов (курс лекций, К.В.Воронцов, А.А.Потапенко) [10 593 байта]
- (история) Тригонометрическая интерполяция [10 587 байт]
- (история) Логистическая регрессия (пример) [10 578 байт]
- (история) Критерий Уилкоксона для связных выборок [10 556 байт]
- (история) Полигон алгоритмов/Подробный отчёт задача-алгоритм [10 539 байт]
- (история) Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2022 [10 508 байт]
- (история) Модель панельных данных с фиксированными эффектами [10 488 байт]
- (история) Регрессионная модель [10 442 байта]
- (история) Разработка алгоритмов ранговой регрессии для кредитного скоринга (отчет) [10 345 байт]
- (история) Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2021 [10 298 байт]
- (история) Документирование функций Matlab [10 260 байт]
- (история) Размерность Вапника-Червоненкиса [10 225 байт]
- (история) Метод множественных сравнений Шеффе [10 200 байт]
- (история) Построение графа дорог по данным о треках транспортных средств (задача с данными) [10 197 байт]
- (история) Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2015-2016 уч. года [10 166 байт]
- (история) Непрерывные морфологические модели и алгоритмы (курс лекций, Л.М. Местецкий) [10 143 байта]
- (история) Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2019 [10 136 байт]
- (история) Сеть радиальных базисных функций [10 021 байт]
- (история) Лассо [10 005 байт]
- (история) Рудаков, Константин Владимирович [9994 байта]
- (история) Аналитический SQL (курс лекций, А.И.Майсурадзе)/2018H1, ВМК [9984 байта]
- (история) Система линейных алгебраических уравнений [9952 байта]
- (история) Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК до 2015 года) [9949 байт]
- (история) Многомерная линейная регрессия [9931 байт]
- (история) WEKA [9928 байт]
- (история) GMDH Shell [9870 байт]
- (история) Однослойный персептрон (пример) [9858 байт]
- (история) Алгоритм INCAS [9853 байта]
- (история) Коллекция учебных задач [9848 байт]
- (история) Критерий Краскела-Уоллиса [9844 байта]
- (история) Анализ выживаемости [9739 байт]
- (история) Репозиторий UCI [9716 байт]
- (история) Метрический классификатор [9700 байт]
- (история) Метод потенциальных функций [9699 байт]
- (история) Алгебраические методы синтеза корректных алгоритмов анализа данных (конференция) [9681 байт]
- (история) Исследование скорости сходимости параметров и гиперпараметров (пример) [9678 байт]
- (история) Графические модели (курс лекций)/2018 [9677 байт]
- (история) Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ) [9664 байта]
- (история) Биномиальное распределение одной случайной величины [9657 байт]
- (история) Технологии организации данных (курс лекций, С.К.Дулин)/Вопросы [9633 байта]
- (история) Метод k ближайших соседей (пример) [9626 байт]
- (история) Предсказывающие неравенства в задаче эмпирической минимизации риска (виртуальный семинар) [9617 байт]
- (история) Нестатистические методы анализа данных и классификации (курс лекций, В.В.Рязанов) [9605 байт]
- (история) Метод наименьших квадратов [9587 байт]
- (история) Ковариационный анализ [9575 байт]
- (история) Теория статистического обучения (курс лекций, Н. К. Животовский) [9561 байт]
- (история) Линейный дискриминант Фишера [9554 байта]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2012 [9534 байта]
- (история) Индекс цитирования (инструменты) [9534 байта]
- (история) Инструменты и технологии [9534 байта]
- (история) Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining and Granular Computing (конференция) [9527 байт]
- (история) Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ [9503 байта]
- (история) Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Учебный план [9451 байт]
- (история) Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2020 [9427 байт]
- (история) Релаксационные методы [9419 байт]
- (история) Практикум на ЭВМ (317)/2019 (весна) [9405 байт]
- (история) Структурные модели и глубинное обучение (регулярный семинар) [9296 байт]
- (история) Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2018 [9244 байта]
- (история) Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2011 [9234 байта]
- (история) Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2009 [9221 байт]
- (история) Теория измерений [9211 байт]
- (история) R [9210 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015/1 [9202 байта]
- (история) Аппроксимация функции ошибки [9182 байта]
- (история) Краткосрочное прогнозирование почасовых цен на электроэнергию (пример) [9175 байт]
- (история) Часто используемые регрессионные модели [9174 байта]
- (история) Простой случайный выбор [9142 байта]
- (история) Бэггинг [9141 байт]
- (история) Логическое программирование (практикум, Д.В.Михайлов) [9141 байт]
- (история) Математические методы распознавания образов (курс лекций, В.В.Китов) [9138 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Коллекция реальных данных [9043 байта]
- (история) Анализ клиентских сред и коллаборативная фильтрация (виртуальный семинар) [9016 байт]
- (история) Критерий Джонкхиера [9012 байт]
- (история) Анализ формальных понятий [8999 байт]
- (история) Интервальная оценка [8994 байта]
- (история) Искусственная нейронная сеть [8977 байт]
- (история) Экспертная система [8975 байт]
- (история) Метод Ньютона. Метод Стеффенсена [8955 байт]
- (история) Mestetskiy Leonid [8914 байт]
- (история) Статистические свойства МНК-оценок коэффициентов регрессии [8908 байт]
- (история) Алгоритм Левенберга-Марквардта [8908 байт]
- (история) Machine Learning and Data Analysis (Strijov's practice)/Group 174, spring 2014 [8891 байт]
- (история) Machine Learning and Data Analysis (Strijov's practice)/4th year, fall [8890 байт]
- (история) Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014/1 [8881 байт]
- (история) Значимость коэффициентов линейной регрессии [8874 байта]
- (история) Методы автоматической обработки текстов (курс лекций, В.В.Китов)/2016 [8821 байт]
- (история) Основы искусственного интеллекта и систем, основанных на знаниях (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)/Вопросы [8769 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2011 [8734 байта]
- (история) Словарь терминов машинного обучения [8727 байт]
- (история) Критерий Давидсона-Маккиннона [8680 байт]
- (история) Критерий Колмогорова-Смирнова [8585 байт]
- (история) Метод наименьших квадратов с итеративным пересчётом весов [8559 байт]
- (история) Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/информация для второкурсников [8551 байт]
- (история) Метод касательных (Ньютона-Рафсона) [8536 байт]
- (история) Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 1 [8526 байт]
- (история) Долгосрочное прогнозирование ежедневных цен на электроэнергию (пример) [8490 байт]
- (история) Псевдообратная матрица [8486 байт]
- (история) Параллельные вычисления в Matlab [8472 байта]
- (история) Мультиколлинеарность [8471 байт]
- (история) Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2010 [8447 байт]
- (история) Функция распределения [8446 байт]
- (история) Машинное обучение и анализ данных (журнал) [8413 байт]
- (история) Математические модели и методы принятия решений (курс лекций, Е.З.Мохонько) [8410 байт]
- (история) Байесовские методы машинного обучения (Спецсеминар)/2010-2011 [8394 байта]
- (история) Однофакторная непараметрическая модель [8384 байта]
- (история) CRISP-DM/Data Preparation [8360 байт]
- (история) Методы анализа текстов (семинар, К.В.Воронцов) [8344 байта]
- (история) Полигон алгоритмов/Права доступа к объектам Системы [8325 байт]
- (история) Методы машинного обучения и поиск достоверных закономерностей в данных (курс лекций, О.В. Сенько) [8320 байт]
- (история) Квадратичный дискриминант [8315 байт]
- (история) FWER [8314 байт]
- (история) Критерий Акаике [8304 байта]
- (история) Прогнозирование формы множества [8297 байт]
- (история) Поиск нелинейной модели поверхности Мохоровичича (пример) [8253 байта]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Эксперты и консультанты [8210 байт]
- (история) Интеллектуальные системы (семинар, А.В. Грабовой, В.В. Стрижов)/Осень 2021 [8197 байт]
- (история) Метод Натаниеля Мейкона (N.Macon) поиска исходных приближений для случая почти равных корней [8179 байт]
- (история) Признаковое описание [8179 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2018 [8151 байт]
- (история) Рейтинг международных научных конференций [8144 байта]
- (история) Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009 [8143 байта]
- (история) Интеллектуализация обработки информации (конференция)/Вики-ресурс MachineLearning.RU: концепция и перспективы [8113 байт]
- (история) Полигон алгоритмов/Мастер формирования отчета [8107 байт]
- (история) Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Новый дизайн [8062 байта]
- (история) TopicNet [7988 байт]
- (история) Порождение и выбор авторегрессионных моделей [7986 байт]
- (история) Сезонность [7980 байт]
- (история) Барицентры и их приложения (регулярный семинар) [7947 байт]
- (история) Непараметрическая регрессия: ядерное сглаживание [7938 байт]
- (история) Модель панельных данных с временны́ми эффектами [7928 байт]
- (история) Модель МакКаллока-Питтса [7916 байт]
- (история) Критерий Неменьи [7877 байт]
- (история) Прикладная алгебра (курс лекций, С.И. Гуров) [7863 байта]
- (история) Тренд [7835 байт]
- (история) Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/О кафедре [7823 байта]
- (история) Полигон алгоритмов коллаборативной фильтрации [7821 байт]
- (история) Критерий омега-квадрат [7786 байт]
- (история) Полигон алгоритмов/Формат данных задачи [7783 байта]
- (история) Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/правила для постоянных участников [7779 байт]
- (история) Уровень значимости [7777 байт]
- (история) SourceForge [7752 байта]
- (история) Глубинное обучение (курс лекций)/2016 [7742 байта]
- (история) Алгоритм имитации отжига [7727 байт]
- (история) Логранговый критерий [7721 байт]
- (история) ДСМ-метод в терминах АФП [7650 байт]
- (история) Теория вычислительного обучения [7636 байт]
- (история) Анализ графов, сетей, функций сходства (курс лекций, А.И. Майсурадзе) [7615 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2017 [7607 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2013 [7603 байта]
- (история) АГОРА [7594 байта]
- (история) Использование метода Белсли для прореживания признаков [7539 байт]
- (история) Интерполяция полиномами Лагранжа и Ньютона [7532 байта]
- (история) Полигон алгоритмов/Мастер загрузки задач [7500 байт]
- (история) Глубинное обучение (курс лекций)/2019 [7469 байт]
- (история) Порождение линейных регрессионных моделей (постановка задачи) [7459 байт]
- (история) Экспоненциальное сглаживание [7455 байт]
- (история) Правило Хэбба [7453 байта]
- (история) Адаптивные методы прогнозирования временных рядов [7422 байта]
- (история) Критерий Шапиро-Уилка [7400 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2012 [7388 байт]
- (история) Новости [7363 байта]
- (история) Авторегрессионное скользящее среднее [7355 байт]
- (история) Метод потенциального бустинга [7310 байт]
- (история) Метод Бенджамини-Иекутиели [7286 байт]
- (история) Интерпретируемая модель машинного обучения [7281 байт]
- (история) Минимизация эмпирического риска [7278 байт]
- (история) Распределение Стьюдента [7267 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Презентации [7257 байт]
- (история) Улучшение сканированного текста (виртуальный семинар) [7247 байт]
- (история) Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Просеминар [7246 байт]
- (история) Методы деконволюции изображений [7191 байт]
- (история) Шаговая регрессия [7168 байт]
- (история) Критерий Диболда-Мариано [7136 байт]
- (история) Способы кластеризаци на графе [7126 байт]
- (история) Байесовский информационный критерий [7114 байт]
- (история) Критерий асимметрии и эксцесса [7089 байт]
- (история) Процедура Каплана-Мейера [7063 байта]
- (история) Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова [7043 байта]
- (история) Нейросетевые методы обработки изображений (В.В.Китов) [7039 байт]
- (история) Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов) [7038 байт]
- (история) Машинное обучение и анализ данных (журнал)/Оформление графиков [6970 байт]
- (история) Критерий Чоу [6970 байт]
- (история) Метод Бенджамини-Хохберга [6933 байта]
- (история) Машинное обучение и обучаемость: сравнительный обзор [6914 байт]
- (история) Нейрокомпьютерный интерфейс [6886 байт]
- (история) Обобщённое среднее [6863 байта]
- (история) Статистическое обучение, выбор моделей и бутстреп (регулярный семинар) [6858 байт]
- (история) Конкурс предсказание затрат рекламодателя в системе контекстной рекламы [6842 байта]
- (история) Алгоритмы вычисления оценок [6842 байта]
- (история) Критерий знаков [6840 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, весна 2019 [6836 байт]
- (история) Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2013 [6828 байт]
- (история) Исчисления высказываний классической и интуиционистской логик (курс лекций, С.И. Гуров) [6812 байт]
- (история) Глубинное обучение (курс лекций)/2020 [6792 байта]
- (история) Технологии программной инженерии [6780 байт]
- (история) Математические методы прогнозирования (курс лекций, А.М. Шурыгин) [6780 байт]
- (история) Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2012 [6742 байта]
- (история) Мультиномиальное распределение независимых случайных величин [6728 байт]
- (история) Достаточная статистика [6627 байт]
- (история) Алгоритм AnyBoost [6586 байт]
- (история) Сходимость по вероятности [6575 байт]
- (история) Алгоритм LISTBB [6556 байт]
- (история) Бустинг [6528 байт]
- (история) Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2008 [6515 байт]
- (история) Модель панельных данных со случайными эффектами [6509 байт]
- (история) Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2012 [6481 байт]
- (история) Медианный критерий [6477 байт]
- (история) Монотонная коррекция [6475 байт]
- (история) Анализ регрессионных остатков [6474 байта]
- (история) Транспортное моделирование, онлайн и huge-scale оптимизация [6433 байта]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2011 [6427 байт]
- (история) Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2014-2015 уч. года [6397 байт]
- (история) Критерий Фишера [6392 байта]
- (история) Глубинное обучение (курс лекций)/2017 [6378 байт]
- (история) Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Рекомендуемые обозначения [6315 байт]
- (история) Оценка эффективности природоохранных программ (пример) [6299 байт]
Просмотреть (предыдущие 500) (следующие 500) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)