Страницы, включённые в большое количество категорий
Материал из MachineLearning.
Ниже показаны 100 результатов, начиная с № 151.
Просмотреть (предыдущие 100) (следующие 100) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
- Коэффициент асимметрии (3 категории)
- Регрессионная модель (3 категории)
- Computational Learning Theory (конференция) (3 категории)
- Переобучение (3 категории)
- Применение метода главных компонент (3 категории)
- Критерий Стьюдента (3 категории)
- Павловский, Юрий Николаевич (3 категории)
- Общество промышленной и прикладной математики (SIAM) (3 категории)
- Машинное обучение (3 категории)
- Связанный Байесовский вывод (3 категории)
- Вариационный ряд (3 категории)
- Червоненкис, Алексей Яковлевич (3 категории)
- Антиплагиат (3 категории)
- Интеллектуальный анализ данных (3 категории)
- Машина опорных векторов (3 категории)
- Московский физико-технический институт (государственный университет) (3 категории)
- Регрессионный анализ (3 категории)
- Метод группового учёта аргументов (3 категории)
- Квантиль (3 категории)
- Многомерная случайная величина (3 категории)
- Алгоритм (3 категории)
- Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011 (3 категории)
- Машинное обучение и анализ данных (журнал)/Оформление графиков (3 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2017 (3 категории)
- Предсказывающие неравенства в задаче эмпирической минимизации риска (виртуальный семинар) (3 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2018 (3 категории)
- Словарь терминов машинного обучения (3 категории)
- Корреляция Мэтьюса (3 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2016 (3 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2015 (3 категории)
- Метод потенциального бустинга (3 категории)
- Критерий KPSS (3 категории)
- Машинное обучение и анализ данных (журнал) (3 категории)
- Обучение по предпочтениям (3 категории)
- Критерий знаковых рангов Уилкоксона (3 категории)
- Многомерная гусеница, выбор длины и числа компонент гусеницы (пример) (3 категории)
- Частичная автокорреляция (3 категории)
- JMLDA/MVR (3 категории)
- Критерий Диболда-Мариано (3 категории)
- Критерий Неменьи (3 категории)
- Критерий Давидсона-Маккиннона (3 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2014 (3 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2013-2014 уч. года (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (417)/2016 (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2015-2016 уч. года (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2014 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2016-2017 (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2016 (2 категории)
- Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК 2015 года) (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2014-2015 уч. года (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/правила для постоянных участников (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2013-2014 (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/информация для второкурсников (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2015 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2015-2016 (2 категории)
- Пакеты прикладных программ (семинары)/2017 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2017-2018 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (417)/2017 (2 категории)
- Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2019 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2019 (осень) (2 категории)
- Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2018 года) (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2018-2019 уч. года (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2019 (2 категории)
- Основные модели данных в аналитической деятельности (курс лекций, А.И. Майсурадзе) (2 категории)
- Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2020 (2 категории)
- Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2020 (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2020 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2020 (осень) (2 категории)
- Стилизация фото на AlterDraw.com (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2021 (2 категории)
- Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2021 (2 категории)
- Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2022 (2 категории)
- Анализ графов, сетей, функций сходства (курс лекций, А.И. Майсурадзе) (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2019 (весна) (2 категории)
- Способы кластеризаци на графе (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2017 (2 категории)
- Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2016 года) (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2018 (весна) (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (417)/2018 (2 категории)
- Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2018 (2 категории)
- Аналитический SQL (курс лекций, А.И.Майсурадзе)/2018H1, ВМК (2 категории)
- Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/до 2017, ВМК (2 категории)
- Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/2018H1, ВМК (2 категории)
- Анализ графов, сетей и функций сходства (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/2018H1, ВМК (2 категории)
- Введение в машинное обучение (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2018 (осень) (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2016-2017 уч. года (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2018 (2 категории)
- Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2017 года) (2 категории)
- Марковский алгоритм кластеризации (2 категории)
- Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2023 (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/осень 2013 (2 категории)
- Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011/Задание 1 (2 категории)
- Контроль качества в анализе ДНК-микрочипов (2 категории)
- М-оценка (2 категории)
- Использование метода Белсли для прореживания признаков (2 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 1 (2 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 2 (2 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 3 (2 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 4 (2 категории)
Просмотреть (предыдущие 100) (следующие 100) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
