Результаты поиска
Материал из MachineLearning.
По запросу «Криптографические_хэш-функции»
Для получения более подробной информации о поиске на страницах проекта, см. справочный раздел.
Ниже показаны 250 результатов, начиная с № 1.
Просмотреть (предыдущие 250) (следующие 250) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
Совпадения в названиях статей
- Функции радиального базиса (пример) (13 467 байт)
- Аппроксимация функции ошибки (9182 байта)
Совпадения в текстах статей
- Журавлёв, Юрий Иванович (25 165 байт)
- Функциональное программирование (практикум, Д.В. Михайлов) (16 148 байт)
- Защита выпускной квалификационной работы (рекомендации) (16 509 байт)
- Обучение с учителем (29 149 байт)
- Метод группового учёта аргументов (35 618 байт)
- Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Студенты (128 765 байт)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011 (23 978 байт)
- Регрессионный анализ (20 925 байт)
- Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов) (66 300 байт)
- Слабая вероятностная аксиоматика (25 892 байта)
- Байесовский классификатор (11 814 байт)
- Метод ближайших соседей (17 114 байт)
- Метод наименьших квадратов (9587 байт)
- Регрессионная модель (10 442 байта)
- Связанный Байесовский вывод (33 596 байт)
- Кластеризация (14 830 байт)
- Машинное обучение (62 190 байт)
- Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К. В. Воронцов) (24 356 байт)
- Символьная регрессия (14 505 байт)
- Математический прогноз даты сильных землетрясений (4472 байта)
- Признаковое описание (8179 байт)
- Наивный байесовский классификатор (4278 байт)
- Переобучение (18 386 байт)
- Модель зависимости (13 324 байта)
- Оптимальное прореживание нейронных сетей (13 877 байт)
- Персептрон (62 419 байт)
- Кортеж (2880 байт)
- Теория Вапника-Червоненкиса (11 367 байт)
- Прикладная алгебра (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов) (27 320 байт)
- Практикум на ЭВМ (317)/2015-2016 (26 960 байт)
- MVR Composer (21 778 байт)
- Линейный классификатор (19 077 байт)
- Машина опорных векторов (39 390 байт)
- Алгоритм Левенберга-Марквардта (8908 байт)
- Matlab (24 494 байта)
- Загоруйко, Николай Григорьевич (37 844 байта)
- R (9210 байт)
- Документирование функций Matlab (10 260 байт)
- Similarity Miner (виртуальный семинар) (10 631 байт)
- Бонгард, Михаил Моисеевич (23 112 байт)
- Математические методы распознавания образов (курс лекций, А.Е. Лепский, А.Г. Броневич) (30 463 байта)
- Статистика (функция выборки) (12 786 байт)
- Проверка статистических гипотез (24 491 байт)
- Квантиль (12 913 байт)
- Семинар К. В. Рудакова (32 456 байт)
- Часто используемые регрессионные модели (9174 байта)
- Нейронная сеть Кохонена (34 327 байт)
- Логистическая регрессия (11 567 байт)
- Комбинаторная теория переобучения (виртуальный семинар) (102 677 байт)
- Практикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008 (21 499 байт)
- Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов) (12 622 байта)
- Интерполяция каноническим полиномом (26 899 байт)
- Методы прямоугольников и трапеций (15 533 байта)
- Вычисление второй производной по одной переменной (24 448 байт)
- Профиль компактности (11 610 байт)
- Методы наивысшей алгебраической точности (Гаусса - Кристоффеля) (14 761 байт)
- Методы парабол (Симпсона) и более высоких степеней (Ньютона - Котеса) (27 915 байт)
- Применение сплайнов для численного интегрирования (11 496 байт)
- Интерполяция функций двух переменных, проблема выбора узлов (11 147 байт)
- Линейная регрессия (пример) (16 185 байт)
- Вычисление матриц Якоби и Гессе (12 797 байт)
- Ошибки вычислений (35 084 байта)
- Международный стандарт представления чисел с плавающей точкой в ЭВМ (34 189 байт)
- Тригонометрическая интерполяция (10 587 байт)
- Интерполяция кубическими сплайнами (13 576 байт)
- Интерполяция полиномами Лагранжа и Ньютона (7532 байта)
- Экстраполяция Ричардсона, оценки по Рунге и Эйткену, вычисление интегралов с заданной точностью (13 655 байт)
- Рациональная интерполяция (4205 байт)
- Модель Тригга-Лича (14 839 байт)
- Вычисление второй производной по разным переменным (3949 байт)
- Вычисление функций (19 380 байт)
- Система линейных алгебраических уравнений (9952 байта)
- Генетический алгоритм (23 680 байт)
- Логистическая регрессия (пример) (10 578 байт)
- Нелинейная регрессия (5796 байт)
- Трансдуктивное обучение (4389 байт)
- Конструктивное построение множества суперпозиций (13 856 байт)
- Обучение с подкреплением (16 936 байт)
- Метод покоординатного спуска (6287 байт)
- Применение интерполяции для решения уравнений (12 284 байта)
- Линейный дискриминантный анализ (24 643 байта)
- Критерий хи-квадрат (12 226 байт)
- Стандартизация задач с помощью замены переменных (23 335 байт)
- Метод Ньютона. Проблема области сходимости. Метод парабол. Совмещение методов Ньютона и парабол (13 691 байт)
- Методы дихотомии (18 301 байт)
- Метод секущих (5414 байт)
- Решение переопределённой СЛАУ (11 275 байт)
- Метод касательных (Ньютона-Рафсона) (8536 байт)
- Метод Ньютона. Метод Стеффенсена (8955 байт)
- Проведение поверхностей наилучшего приближения (15 774 байта)
- Метод сопряжённых градиентов (23 403 байта)
- Метод наибольшего правдоподобия (3900 байт)
- Стохастический градиентный спуск (3672 байта)
- Распространение ошибок (19 912 байт)
- Коэффициент разнообразия (5031 байт)
- Эмпирическое распределение (5932 байта)
- Метод штрафных функций (14 759 байт)
- Применение интерполирования при дифференцировании (22 526 байт)
- Описательная статистика (2589 байт)
- Статистическое оценивание (14 543 байта)
- Метод настройки с возвращениями (14 103 байта)
- Критерий Чоу (6970 байт)
- Непараметрическая регрессия: ядерное сглаживание (7938 байт)
- Непараметрическая регрессия (31 016 байт)
- Точный тест Фишера (15 079 байт)
- Алгоритм LOWESS (17 076 байт)
- Логит-анализ (13 329 байт)
- Коррелограмма (11 554 байта)
- Автокорреляционная функция (5327 байт)
- Процедура Каплана-Мейера (7063 байта)
- Логранговый критерий (7721 байт)
- Сезонность (7980 байт)
- Тренд (7835 байт)
- Гипотеза сдвига (1962 байта)
- Функция Логит (4265 байт)
- Функция интенсивности рисков (4215 байт)
- Логистическая функция (5834 байта)
- Обобщённое среднее (6863 байта)
- Теория измерений (9211 байт)
- Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Вопросы (23 239 байт)
- Критерий Гехана (5974 байта)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов) (193 428 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, весна 2010 (13 651 байт)
- Интернет-математика (4495 байт)
- Определение гиперпараметров для MVR (16 932 байта)
- EM алгоритм (пример) (14 234 байта)
- Однослойный персептрон (пример) (9858 байт)
- EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент (пример) (18 287 байт)
- Метод Парзеновского окна (пример) (12 947 байт)
- Метод k взвешенных ближайших соседей (пример) (23 624 байта)
- Функции радиального базиса (пример) (13 467 байт)
- Метод k ближайших соседей (пример) (9626 байт)
- Многомерная интерполяция и аппроксимация на основе теории случайных функций (116 258 байт)
- Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-14 (37 878 байт)
- Технология информационного анализа электрокардиосигналов (20 973 байта)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2011 (8734 байта)
- Байесовские методы машинного обучения (Спецсеминар) (39 756 байт)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009 (50 190 байт)
- Разработка алгоритмов ранговой регрессии для кредитного скоринга (отчет) (10 345 байт)
- Биномиальное распределение (13 601 байт)
- Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций) / Задание 2 (40 773 байта)
- Функция распределения (8446 байт)
- Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2006 (26 543 байта)
- Метод Нелдера-Мида (20 193 байта)
- Максимальная совместная подсистема (19 800 байт)
- Распределение хи-квадрат (5509 байт)
- Нормальное распределение (14 758 байт)
- Аппроксимация Лапласа (4178 байт)
- Гамма-функция (4634 байта)
- Метод Монте-Карло (19 618 байт)
- Теория Валианта (21 171 байт)
- Криптография (22 089 байт)
- Нейрокриптография (13 802 байта)
- Криптография и машинное обучение (30 455 байт)
- Размерность Вапника-Червоненкиса (10 225 байт)
- Метод потенциальных функций (9699 байт)
- Функция конкурентного сходства (3519 байт)
- Алгоритм FRiS-СТОЛП (6223 байта)
- Функция ядра (4498 байт)
- Кривая ошибок (12 857 байт)
- Теория сложности вычислений (30 991 байт)
- Метод стохастического градиента (13 568 байт)
- Модель МакКаллока-Питтса (7916 байт)
- Теорема Мерсера (4359 байт)
- Функция роста (1637 байт)
- Метод наименьших квадратов с итеративным пересчётом весов (8559 байт)
- ЕМ-алгоритм, его модификации и обобщения (23 265 байт)
- Алгоритмы вычисления оценок (6842 байта)
- Метод парзеновского окна (5635 байт)
- Алгоритм AdaBoost (17 896 байт)
- Алгоритм ФорЭл (11 652 байта)
- Оценивание плотности распределения (19 682 байта)
- Искусственная нейронная сеть (8977 байт)
- Квадратичный дискриминант (8315 байт)
- Метод Ньютона-Гаусса (11 628 байт)
- Робастное оценивание (19 420 байт)
- Алгоритмы выбора линейных регрессионных моделей (практика) (11 953 байта)
- Критерий Лемана-Розенблатта (5786 байт)
- Сеть радиальных базисных функций (10 021 байт)
- Метод релевантных векторов (10 683 байта)
- Оценка параметров смеси моделей (11 162 байта)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей (54 356 байт)
- Алгоритмы выбора линейных регрессионных моделей (практика)/Вспомогательные функции (3552 байта)
- Порождение и выбор авторегрессионных моделей (7986 байт)
- IDEF0 (24 226 байт)
- Прогнозирование объемов продаж новых товаров (отчет) (14 512 байт)
- Алгоритм AnyBoost (6586 байт)
- Байесовский информационный критерий (7114 байт)
- Критерий Акаике (8304 байта)
- Муравьиные алгоритмы (11 911 байт)
- Прогнозирование ежедневных цен на электроэнергию (отчет) (24 189 байт)
- Полигон алгоритмов/Взаимодействие с пользовательскими алгоритмами (17 794 байта)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2009 (15 243 байта)
- Сравнение алгоритмов классификации для кредитного скоринга (отчет) (40 228 байт)
- Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Доска объявлений (242 367 байт)
- Нестатистические методы анализа данных и классификации (курс лекций, В.В.Рязанов) (9605 байт)
- Полигон алгоритмов/Пошаговая реализация собственного алгоритма (33 633 байта)
- Прореживание двухслойной нейронной сети (пример) (12 770 байт)
- Оптимальное прореживание нейронных сетей (пример) (15 114 байт)
- Порождение нелинейных регрессионных моделей (пример) (14 571 байт)
- SVM для линейно неразделимой выборки (пример) (19 521 байт)
- SVM регрессия (пример) (12 534 байта)
- Выбор признаков с помощью генетических алгоритмов (пример) (16 904 байта)
- Символьная регрессия и структурное расстояние между моделями (пример) (12 881 байт)
- Анализ регрессионных остатков (пример) (20 276 байт)
- Прогнозирование временных рядов методом SSA (пример) (15 672 байта)
- Биоинформатика (15 504 байта)
- Нормализация ДНК-микрочипов (17 868 байт)
- Фоновая поправка в анализе ДНК-микрочипов (18 287 байт)
- Взвешенное среднее Тьюки (4508 байт)
- Математическое ожидание (12 869 байт)
- Биоинформатика и задачи распознавания в современной биологии (курс лекций, И.Ю. Торшин) (25 767 байт)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2010 (32 062 байта)
- Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2007 (43 361 байт)
- Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 374, осень 2008 (21 069 байт)
- Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2010 (94 625 байт)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/Задание 1 (23 851 байт)
- Группировка категорий и сегментация признаков в логистической регрессии (пример) (16 679 байт)
- Булевы уравнения и проблема SAT (16 112 байт)
- Прогнозирование финансовых пузырей (пример) (5769 байт)
- МОТП/2011 (17 359 байт)
- Краткосрочное прогнозирование почасовых цен на электроэнергию (пример) (9175 байт)
- Поиск нелинейной модели поверхности Мохоровичича (пример) (8253 байта)
- Оценка сложности регрессионных моделей (пример) (15 423 байта)
- Сравнение временных рядов при авторегрессионном прогнозе (пример) (16 282 байта)
- Вычисление гиперпараметров при различных гипотезах порождения данных (пример) (14 727 байт)
- Описание окрестности точки наибольшего правдоподобия моделей (пример) (13 719 байт)
- Исследование скорости сходимости параметров и гиперпараметров (пример) (9678 байт)
- Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К. В. Воронцов)/2010 (31 089 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2011 (22 600 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2010 (19 220 байт)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2011, ФУПМ (36 247 байт)
- Векторная модель (34 613 байт)
- Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К. В. Воронцов)/2011 (14 904 байта)
- Выделение периодической компоненты временного ряда (пример) (30 936 байт)
- Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011/Задание 2 (26 192 байта)
- Монотонная коррекция (6475 байт)
- Одномерная линейная регрессия (10 768 байт)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2011 (32 123 байта)
- Математические основы теории прогнозирования (курс лекций, Ю.И. Журавлев, Д.П. Ветров)/2011/Задание СФ (38 303 байта)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, 2010) (25 578 байт)
- Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-15 (68 237 байт)
- Прогнозирование функциями дискретного аргумента (пример) (18 484 байта)
- Основы обобщенного спектрально-аналитического метода и его приложения (курс лекций, Ф.Ф. Дедус) (11 181 байт)
- Логический анализ данных в распознавании (курс лекций, Е.В. Дюкова) (17 461 байт)
- Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Семестровый курс (27 171 байт)
- Вычислительные задачи математической биологии (курс лекций, С.А. Махортых, А.Н. Панкратов) (14 985 байт)
- GMDH Shell (9870 байт)
- Основные модели данных в аналитической деятельности (курс лекций, А.И. Майсурадзе) (16 187 байт)
- Математические методы классификации (курс лекций, К.В. Рудаков) (15 315 байт)
Просмотреть (предыдущие 250) (следующие 250) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
