Результаты поиска
Материал из MachineLearning.
По запросу «Информационные_технологии._(статьи)»
Для получения более подробной информации о поиске на страницах проекта, см. справочный раздел.
Ниже показаны 168 результатов, начиная с № 1.
Просмотреть (предыдущие 500) (следующие 500) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
Совпадения в названиях статей
- Обзорные статьи на английском языке (3586 байт)
Совпадения в текстах статей
- Заглавная страница (13 183 байта)
- Метод главных компонент (57 763 байта)
- Математические методы распознавания образов (конференция) (24 774 байта)
- Написание отчётов и статей (рекомендации) (50 769 байт)
411: ...A%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9,_%D0%AF%D0%BD_%D0%90%D0%BC%D0%BE%D1%81 Коменс... - Научно-исследовательская работа (рекомендации) (43 884 байта)
- Защита выпускной квалификационной работы (рекомендации) (16 509 байт)
- Сингулярное разложение (21 485 байт)
- Новости (7363 байта)
- Метод группового учёта аргументов (35 618 байт)
23: ...на выборка <tex>D=\{(\mathbf{x}_n,y_n)\}_{n=1}^N</tex>, <tex>\mathbf{x}\in\R^m</tex>.
28: Вектор <tex>\mathbf{y}_\ell</tex> состоит из тех элемен...
30: ..., \mathbf{y}_W=\left(\begin{array}{c} \mathbf{y}_\ell \\ \hline \mathbf{y}_C\\ \end{array}\righ...
108: ...athbf{w}}_\ell)^T(\mathbf{y}_C-A_C\hat{\mathbf{w}}_\ell),</tex></center>
110: ...{w}}_\ell=(A_\ell^TA_\ell)^{-1}(A_\ell^T\mathbf{y}_\ell)</tex></center> - Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Материалы (2737 байт)
- Интеллектуализация обработки информации (конференция) (27 016 байт)
- Регрессионный анализ (20 925 байт)
- Метод наименьших квадратов (9587 байт)
- Регрессионная модель (10 442 байта)
- Кластеризация (14 830 байт)
- Машинное обучение (62 190 байт)
- LaTeX (15 387 байт)
- International Conference on Machine Learning (конференция) (3121 байт)
- Решающее дерево (1866 байт)
- Высшая аттестационная комиссия Российской Федерации (5601 байт)
- Полезные ссылки (12 677 байт)
- SIAM Journal on Imaging Sciences (2037 байт)
- MVR Composer (21 778 байт)
- Инструменты и технологии (9534 байта)
- Анализ клиентских сред (33 613 байт)
- Машина опорных векторов (39 390 байт)
199: ...учающая выборка <tex>X=\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^l</tex>, где <tex>x_i</tex>-призна...
217: ...ilon)_+</tex>, <tex>\xi_i^-=(-a(x_i)+y_i-\epsilon)_-</tex>, <tex>i=1,...,l</tex>. - Коллаборативная фильтрация (2331 байт)
- Matlab (24 494 байта)
- International Conference on Machine Learning and Cybernetics (конференция) (1410 байт)
- BibTeX (12 432 байта)
- Загоруйко, Николай Григорьевич (37 844 байта)
- Подготовка презентаций (рекомендации) (39 104 байта)
- R (9210 байт)
- Преподавание машинного обучения (40 020 байт)
- Бонгард, Михаил Моисеевич (23 112 байт)
- Моделирование мышления (школа Бонгарда) (39 909 байт)
- Статистика (функция выборки) (12 786 байт)
- Проверка статистических гипотез (24 491 байт)
- Критерий Стьюдента (19 632 байта)
151: ::если <tex> t > t'_{\alpha/2} </tex>, то нулевая гипот...
154: ::если <tex> t < t'_{\alpha} </tex>, то нулевая гипоте...
157: ::если <tex> t > t'_{1-\alpha} </tex>, то нулевая гипот...
158: где квантили <tex> t'_{\alpha} </tex> определяются по-ра...
160: ::<tex> t'_{\alpha} = \frac{\nu_x t_{\alpha}(m-1) + \nu_y t_{... - Квантиль (12 913 байт)
- CiteSeer (4060 байт)
- Комбинаторная теория переобучения (виртуальный семинар) (102 677 байт)
473: ...ие множества'' объектов <tex>X'_{av}\subseteq X^L</tex> такие, что для ...
474: ...\;=\; \sum_{v\in V_a} c_{av}[X_{av}\subseteq X][X'_{av}\subseteq \bar X],</tex> - Практикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008 (21 499 байт)
- Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2009 (9221 байт)
- Journal of Machine Learning Research (1334 байта)
- Линейная регрессия (пример) (16 185 байт)
- Логистическая регрессия (пример) (10 578 байт)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2008 (12 212 байт)
- Функция Логит (4265 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов) (193 428 байт)
- Журналы ВАК по тематике ресурса (71 077 байт)
- Многомерная интерполяция и аппроксимация на основе теории случайных функций (116 258 байт)
32: <p align="center"><tex>F(x)=\sum^{m}_{i=1} {V_i \varphi_i (x)}+f_{\mathbb{m}}(x),</tex>
45: <p align="center"><tex>F(x)=\sum^{m}_{i=1} {V_i \varphi_i (x)}</tex></p>
57: ..._{i=1} {v_i\varphi_i(x_2)}=y_2\\ \vdots\\ \sum^{m}_{i=1} {v_i\varphi_i(x_k)}=y_k\\\end{array}</tex></...
67: ...2^2+...+v_m^2+\sum^{k}_{j=1} {\lambda_j ((\sum^{m}_{i=1} {v_i\varphi_i(x_j)})-y_j)}</tex>
74: <tex>v_i^*=-0.5 \sum^{k}_{j=1} {\lambda_j \varphi_i (x_j),\;i=1,...,m}</tex... - Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009 (50 190 байт)
- Как обучаются машины? Научно-популярная статья (1439 байт)
- Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009 (8143 байта)
- Криптография и машинное обучение (30 455 байт)
- Искусственная нейронная сеть (8977 байт)
- Ранговые критерии (16 999 байт)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей (54 356 байт)
- Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2008 (6515 байт)
- Прогнозирование ежедневных цен на электроэнергию (отчет) (24 189 байт)
- Прогнозирование временных рядов методом SSA (пример) (15 672 байта)
16: ... продолжение ряда <tex>$(f_i^{(k)})_{i=1}^{N+M}$</tex> по выбранным ком...
20: ...мерный временной ряд <tex>$(f_i)_{i=1}^N.$</tex> Выберем n такое, чт...
22: ...} \in R^{\sigma},</tex> <tex>Y^{(l)} = (f_{i+l-1})_{i=1}^{\sigma}</tex>
63: ...ся продолжением ряда <tex>(f_i)_{i=1}^N</tex>, если порождаемая и... - Автоматизация и стандартизация научных исследований (практика, В.В. Стрижов) (33 698 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2010 (19 604 байта)
- Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining and Granular Computing (конференция) (9527 байт)
- Pattern Recognition and Machine Intelligence (конференция) (6068 байт)
- Прогнозирование финансовых пузырей (пример) (5769 байт)
37: <tex>\{x_t\}_{t=1}^T</tex> назовем пару <tex>(\bar{s... - Оценка эффективности природоохранных программ (пример) (6299 байт)
5: ...} = A\mathbf{w},</tex> где <tex> A = \{a_{ij}\}_{i=1,j=1}^{n,m}</tex> - матрица объек... - Краткосрочное прогнозирование почасовых цен на электроэнергию (пример) (9175 байт)
- Поиск нелинейной модели поверхности Мохоровичича (пример) (8253 байта)
8: ...сти <tex>$\mathbf{x}_i=(g^{i}_{1},\ldots,g^{i}_{k})$</tex>, измеренной на~задан...
9: ...x>$$\mathbb{X} = (\mathbf{x}_{1},\ldots,\mathbf{x}_{L})$$</tex>,
15: ...dots,g_k)\right| _{\mathbf{w} = \mathbf{w^*_j}}\} _{j\in P}$</tex>
23: ...де <tex>$(\mathbf{x}_i = ng^{i}_{1},\ldots,g^{i}_{k})$</tex>, <tex>$h^{*}(\mathbf{x}_i) = H_i\in\ma...
33: Множество <tex>\{h_s^j\}_{j\in P}</tex> - парето-оптимально... - Регрессионный анализ (рекомендуемые обозначения) (398 байт)
- Прогнозирование макроэкономических показателей с помощью векторной авторегрессии (пример) (3242 байта)
7: ...{1t},...,y_{Kt})^T\}_{t=1}^{\tau}=\{\mathbf{y_t}\}_{t=1}^{\tau}</tex>, где p - величина л...
9: .....,\tau\quad\mathbf{y}_t=\sum_{i=1}^pA_i\mathbf{y}_{t-i}+\mathbf{u}_t. </tex>
13: где <tex>Y = [\mathbf{y}_{p+1},...,\mathbf{y}_\tau]</tex>, <tex>Z_{t-k}=\begin{bmatrix}
14: \mathbf{y}_{p+t-k}\\
16: \mathbf{y}_{t-k+1}\\ - Прогнозирование концентрации кислорода в выхлопных газах дизельного двигателя (пример) (6109 байт)
18: Дана выборка: <tex>\{x_i,y_i\}_{i=1}^n</tex>, где <tex>x_i</tex> - векто...
19: ...нт - <tex>l=l_1+l_2</tex>, где <tex>\{x_i^j\}_{j=l_1+1}^{n}</tex> - параметры, опис... - Индекс цитирования (инструменты) (9534 байта)
- Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2011 (6259 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2010 (19 220 байт)
- Руководство исследовательскими проектами (практика, В.В. Стрижов) (12 731 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2013 (7603 байта)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2011 (6427 байт)
- Машинное обучение и анализ данных (журнал) (8413 байт)
44: ..., заполнить поля «название статьи» и «аннотация» на русском ... - Автоматизация и стандартизация научных исследований (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2010 (19 513 байт)
- Машинное обучение и анализ данных (журнал)/Оформление графиков (6970 байт)
- Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2012 (6742 байта)
- Тематическое моделирование (15 829 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2012 (7388 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2012 (15 674 байта)
- Практикум на ЭВМ (317)/Autoencoder (30 048 байт)
21: ...f{h}_i = \zeta_i(\mathbf{h}_{i-1} W_i + \mathbf{b}_{i}), \quad i \in \{1, \dots, n \},</tex>
23: ...в <tex>i</tex>-го слоя, а <tex>\mathbf{b}_{i}</tex> — вектор смещений (bias)...
25: ... <tex>W_i</tex> и векторы <tex>\mathbf{b}_{i}</tex> так, чтобы минимизиро...
34: ...x>\mathbf{o}_i = \mathbf{h}_{i-1} W_i + \mathbf{b}_{i}</tex>, тогда <tex>\mathbf{h}_i = \zeta_i(...
37: * <tex>\frac{d\mathbf{o}_{i+1}^k}{d\mathbf{o}_{i}}</tex>, - Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2011-2012 уч. года (осенний семестр) (4421 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Эксперты и консультанты (8210 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2012 (36 937 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2012 (9534 байта)
- Прикладные методы восстановления зависимостей в сложноорганизованных данных (курс лекций, О.В.Красоткина) (12 019 байт)
- Машинное обучение и обучаемость: сравнительный обзор (6914 байт)
- Соревнование Inventum Data Mining Contest (25 607 байт)
- Анализ изображений, сетей и текстов 2013 (конференция) (6257 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, весна 2013 (30 300 байт)
- Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов) (39 523 байта)
- Коллекции документов для тематического моделирования (5473 байта)
- Практикум на ЭВМ (317)/2012-2013/Autoencoder (28 968 байт)
21: ...f{h}_i = \zeta_i(\mathbf{h}_{i-1} W_i + \mathbf{b}_{i}), \quad i \in \{1, \dots, n \},</tex>
23: ...в <tex>i</tex>-го слоя, а <tex>\mathbf{b}_{i}</tex> — вектор смещений (bias)...
25: ... <tex>W_i</tex> и векторы <tex>\mathbf{b}_{i}</tex> так, чтобы минимизиро...
34: ...x>\mathbf{o}_i = \mathbf{h}_{i-1} W_i + \mathbf{b}_{i}</tex>, тогда <tex>\mathbf{h}_i = \zeta_i(...
37: * <tex>\frac{d\mathbf{o}_{i+1}^k}{d\mathbf{o}_{i}}</tex>, - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2013 (23 355 байт)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2013 (57 669 байт)
- Критерий Хартли (921 байт)
- Критерий Ансари—Бредли (1001 байт)
- Критерий Клотца (1002 байта)
- Критерий Купера (1525 байт)
- Критерий Ватсона (1608 байт)
- Критерии Жанга (1476 байт)
- Критерий Андерсона-Дарлинга (5110 байт)
- Биномиальное распределение двух случайных величин (39 950 байт)
35: ...\left(\frac{n!}{n_i!n_2!}p_1^{n_1}p_2^{n_2}\right)_{max}= \frac{1}{2}</tex>
40: ...{i=1}^2E(t_i, X_i=n_i \mid t_{i-1},X_{i-1})\right)_{max}=\frac{1}{2}</tex>
47: ..._{max}=\left(\sum_{i-1}^2(n-n_{i-1})p_iq_i \right)_{max}=\frac{3}{4}</tex>
51: <tex>\rho _{ij} = \begin{cases} 1, & i=j,\\
57: <tex>\rho _{ij} = \begin{cases} 1, & i=j,\\ - Биномиальное распределение с равновероятными успехами испытаний Бернулли (63 374 байта)
69: |<tex> \left(\frac{n!}{n_i!n_2!}2^{-n}\right)_{max}= \frac{1}{2}</tex>
74: ...}^{k=2}E(t_i, X_i=n_i \mid t_{i-1},X_{i-1})\right)_{max}=\frac{1}{2}</tex>
81: ...x}=\left(\sum_{i-1}^{k=2}(n-n_{i-1})p_iq_i \right)_{max}=\frac{3}{4}</tex>
84: |<tex>B=\| b_{ij} \|</tex>, где<tex>\rho _{ij} = \begin{cases} 1, & i=j,\\
90: \rho _{ij} = \begin{cases} 1, & i=j,\\ - Парадоксы мультиномиального распределения (57 095 байт)
35: ...льного_и_мультиномиального_ распределений
162: ... исходного множества <tex> \sum _{i=1}^k n_i =n</tex>, при этом только...
164: ...тва и пронормированы <tex> \sum _{i=1}^k p_i =1</tex> согласно [[аксио... - Мультиномиальное распределение с равновероятными успехами испытаний Бернулли (62 614 байт)
57: ...i-1}</tex> приняла значение <tex>n _{i-1}, \quad 0\le n_{i-1}\le n-\ldots-n_{i-2}</tex...
122: ...ex>=\left(\frac{n!}{n_1! \cdots n_n!}k^{-n}\right)_{max}=\frac{n!}{n^n}</tex>
130: ...\left(\prod_{i=1}^n(n-\ldots-n_{i-1})k^{-1}\right)_{max}=\frac{n!}{n^n}</tex>
140: ...um_{i=1}^n(n-\ldots-n_{i-1})\frac{k-1}{k^2}\right)_{max}=\frac{n^2-1}{2n}</tex>
153: \rho _{ij} = \begin{cases} 1, & i=j,\\ - Мультиномиальное распределение зависимых случайных величин (95 547 байт)
61: ...(t_i,X_i=n_i \mid t_{i-1},X_{i-1}=n_{i-1}) \right)_{max}=</tex>
63: ...n_1! \cdots n_n!} p_1^{n_1}\cdots p_n^{n_n}\right)_{max}=\frac{n!}{n^n}</tex>
70: ...E(t_i,X_i=n_i \mid t_{i-1},X_{i-1}=n_{i-1})\right)_{max}=</tex>
72: ...>=\left(\prod_{i=1}^n(n-\ldots-n_{i-1})p_i)\right)_{max}=\frac{n!}{n^n}</tex>
80: |<tex>\left(\sum_{i=1}^nD(t_i,X_i =n_i)\right)_{max}=</tex> - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2013 (32 905 байт)
- ДСМ-метод в терминах АФП (7650 байт)
56: *Если <tex>g^{\tau}_\tau</tex> содержит в качестве п...
58: *Если <tex>g^{\tau}_\tau</tex> содержит в качестве п...
60: ...оих знаков или если <tex>g^{\tau}_\tau</tex> вообще не содержит в ... - Метод Бокса-Кокса (5743 байта)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, весна 2014 (40 609 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, весна 2014 (71 482 байта)
366: ...ставление матрицы <tex>\|p(w|d)\|_{W\times D}</tex>
367: ...{W\times T}}</tex> и <tex>{\Theta=\|\theta_{dt}\|_{T\times D}}</tex> не единственно: - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2014 (91 205 байт)
649: \textrm{w.r.t}. && \left|| x^{k}\right||_{1}=1\;\forall k \\
655: \textrm{w.r.t}. && \left|| x^{k}\right||_{2}=1\;\forall k \\
661: \textrm{w.r.t}. &&\left|| x^{k}\right||_{\infty}=1\;\forall k \\
759: \textrm{w.r.t}. &&\left\Vert x^{k}\right\Vert _{\infty}=1\;\forall k \\
823: \frac{C}{p}||w||_{p}^{p}+\sum_{(x,y)\in D}\left(\epsilon\ln\sum_{x}... - Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Отчеты НИР (57 168 байт)
- Обучение по предпочтениям (5026 байт)
- Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Прием студентов (22 263 байта)
113: ...g/wiki/%D0%A0%D1%83%D0%B4%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B2,_%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BD%D1%82%D...
118: ...dia.org/wiki/%D0%A6%D1%83%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2,_%D0%92%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D1%80_%... - Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/правила для постоянных участников (7779 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, весна 2015 (63 422 байта)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, весна 2015 (66 130 байт)
534: \textrm{w.r.t}. &&\left\Vert x^{k}\right\Vert _{\infty}=1\;\forall k \\ - Пробные задачи (72 324 байта)
47: ...B0%D0%B1%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9%2C_%D0%92.%D0%92._%D0%A1%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B6%D0%BE%D0%B2%29/%D0%... - Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-17 (38 229 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2015 (46 363 байта)
- Python (13 421 байт)
- Прогнозирование объемов грузовых железнодорожных перевозок (19 218 байт)
- Барицентры и их приложения (регулярный семинар) (7947 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, весна 2016 (83 954 байта)
- BaseGroup Labs (4238 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа YАД, весна 2016 (51 818 байт)
- Извлекаем пользу из Big Data (Проектная смена, СочиСириус, 2016) (21 741 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2016 (3887 байт)
- Pyomo (12 050 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, весна 2017 (27 068 байт)
- Методы анализа текстов (семинар, К.В.Воронцов)/2017-2018 год (14 001 байт)
- Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016 (27 731 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, весна 2017 (96 707 байт)
- Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2017 (18 450 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2017 (7607 байт)
- Анализ поведения по сигналам носимых устройств (27 871 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, весна 2018 (60 103 байта)
585: ...D0%BE%D0%BD%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_Avito.ru-2014:_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D... - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 594, весна 2018 (53 179 байт)
304: ...D0%BE%D0%BD%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_Avito.ru-2014:_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D... - Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2017 (32 806 байт)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2016-2017 уч. года (5915 байт)
- Методы анализа текстов (семинар, К.В.Воронцов) (8344 байта)
- Способы кластеризаци на графе (7126 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, весна 2019 (6836 байт)
- Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2018 (28 421 байт)
- Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)/Группа 694, весна 2019 (61 683 байта)
- Нейросетевые методы обработки изображений (В.В.Китов) (7039 байт)
- Практикум на ЭВМ (317)/2019 (осень) (14 134 байта)
- Модели и методы искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев) (13 167 байт)
119: ... [[Интеллектуальные_системы_(кафедра_МФТИ)/Расписание#С... - Научный семинар по специальности (практика, А.И.Эрлих) (5929 байт)
59: ... [[Интеллектуальные_системы_(кафедра_МФТИ)/Расписание#С... - Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2019, ВМК (29 992 байта)
- Моя первая научная статья (практика, В.В. Стрижов)/Группы 774, 794, весна 2020 (112 220 байт)
- Математические методы прогнозирования (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2020 (15 173 байта)
- Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, О.Ю. Бахтеев, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2020 (11 908 байт)
- Нейрокомпьютерный интерфейс (6886 байт)
- Моя первая научная статья (лекции и практика, В.В. Стрижов)/Группы 874, 821, 813, весна 2021 (120 239 байт)
- Фундаментальные теоремы машинного обучения/Группа 674 (практика, М.С. Потанин, В.В. Стрижов) (14 837 байт)
125: ...ww.youtube.com/watch?v=kc9ll6B-xVU&list=PLt1IfGj6-_-ewBQJDVMJOJNlW5AbY6D3p&index=4&fbclid=IwAR3kIUQZW... - Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2020 (33 067 байт)
- Моя первая научная статья (лекции и практика)/Сборник, весна 2023 (30 323 байта)
- Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2021 (33 866 байт)
Просмотреть (предыдущие 500) (следующие 500) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)