Результаты поиска
Материал из MachineLearning.
По запросу «Множество»
Для получения более подробной информации о поиске на страницах проекта, см. справочный раздел.
Ниже показаны 100 результатов, начиная с № 1.
Просмотреть (предыдущие 100) (следующие 100) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
Совпадения в названиях статей
- Центральное множество (3263 байта)
- Медиальное множество (5479 байт)
25: '''Множеством симметрии''' <tex>\Omega</tex> (''symm...
Совпадения в текстах статей
- Метод главных компонент (57 763 байта)
- Журавлёв, Юрий Иванович (25 165 байт)
- Обучение с учителем (29 149 байт)
- Классификация (22 024 байта)
- Метод группового учёта аргументов (35 618 байт)
- Регрессионный анализ (20 925 байт)
- Слабая вероятностная аксиоматика (25 892 байта)
- Байесовский классификатор (11 814 байт)
- Метрический классификатор (9700 байт)
- Метод ближайших соседей (17 114 байт)
- Регрессионная модель (10 442 байта)
- Связанный Байесовский вывод (33 596 байт)
- Кластеризация (14 830 байт)
- Машинное обучение (62 190 байт)
- LaTeX (15 387 байт)
- Символьная регрессия (14 505 байт)
- Признаковое описание (8179 байт)
- Переобучение (18 386 байт)
- Модель зависимости (13 324 байта)
- Оптимальное прореживание нейронных сетей (13 877 байт)
- Скользящий контроль (28 538 байт)
- Выборка (10 682 байта)
- Кортеж (2880 байт)
- Теория Вапника-Червоненкиса (11 367 байт)
- MVR Composer (21 778 байт)
- Линейный классификатор (19 077 байт)
- Машина опорных векторов (39 390 байт)
- Алгоритм Левенберга-Марквардта (8908 байт)
- Логическая закономерность (11 920 байт)
- Алгоритм обучения (4180 байт)
- Применение метода главных компонент (22 147 байт)
- Оценивание дискретных распределений при дополнительных ограничениях на вероятности некоторых событий (виртуальный семинар) (13 568 байт)
- Проверка статистических гипотез (24 491 байт)
- Нейронная сеть Кохонена (34 327 байт)
- Логистическая регрессия (11 567 байт)
- Комбинаторная теория переобучения (виртуальный семинар) (102 677 байт)
- Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2009 (9221 байт)
- Методы прямоугольников и трапеций (15 533 байта)
- Профиль компактности (11 610 байт)
- Методы парабол (Симпсона) и более высоких степеней (Ньютона - Котеса) (27 915 байт)
- Минимизация эмпирического риска (7278 байт)
- Линейная регрессия (пример) (16 185 байт)
- Международный стандарт представления чисел с плавающей точкой в ЭВМ (34 189 байт)
- Анализ сложения большого множества чисел, близких по величине (4312 байт)
- Логистическая регрессия (пример) (10 578 байт)
- Конструктивное построение множества суперпозиций (13 856 байт)
- Обучение с подкреплением (16 936 байт)
- Линейный дискриминантный анализ (24 643 байта)
- Стандартизация задач с помощью замены переменных (23 335 байт)
- Метод Ньютона. Проблема области сходимости. Метод парабол. Совмещение методов Ньютона и парабол (13 691 байт)
- Метод Ньютона. Метод Стеффенсена (8955 байт)
- Метод сопряжённых градиентов (23 403 байта)
- Метод наибольшего правдоподобия (3900 байт)
- Коэффициент разнообразия (5031 байт)
- Метод потенциальных функций с размещением реперных объектов в 1 классе (3567 байт)
- Сложение большого множества чисел, существенно отличающихся по величине (16 491 байт)
- Нейросеть (2693 байта)
- Объединённая модель панельных данных (10 898 байт)
- Непараметрическая регрессия: ядерное сглаживание (7938 байт)
- Многомерная линейная регрессия (9931 байт)
- Пробит-анализ (4685 байт)
- Функция выживаемости (2141 байт)
- Двухфакторная непараметрическая модель для неполных данных (6256 байт)
- Теория измерений (9211 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов) (193 428 байт)
- Фактор инфляции дисперсии (4602 байта)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, весна 2010 (13 651 байт)
- Метрика (2702 байта)
- Порождение линейных регрессионных моделей (постановка задачи) (7459 байт)
- Метод наименьших углов (пример) (17 608 байт)
- Однослойный персептрон (пример) (9858 байт)
- EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент (пример) (18 287 байт)
- Метод Парзеновского окна (пример) (12 947 байт)
- Логистическая регрессия для решения задач классификации (пример) (11 619 байт)
- Метод k взвешенных ближайших соседей (пример) (23 624 байта)
- Метод k ближайших соседей (пример) (9626 байт)
- Многомерная интерполяция и аппроксимация на основе теории случайных функций (116 258 байт)
- Обнаружение жизненного цикла товаров (отчет) (14 609 байт)
- Прогнозирование объемов продаж групп товаров (отчет) (28 178 байт)
- Классификация пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями (отчет) (16 007 байт)
- Разработка алгоритмов ранговой регрессии для кредитного скоринга (отчет) (10 345 байт)
- Выбор оптимального алфавита марковских моделей для распознавания речи (отчет) (18 862 байта)
- Биномиальное распределение (13 601 байт)
- Вероятностное пространство (13 378 байт)
- Метод Нелдера-Мида (20 193 байта)
- Достаточная статистика (6627 байт)
- Простой случайный выбор (9142 байта)
- Алгоритм СТОЛП (10 880 байт)
- Теория Валианта (21 171 байт)
- Размерность Вапника-Червоненкиса (10 225 байт)
- Бустинг (6528 байт)
- Метод потенциальных функций (9699 байт)
- Алгоритм FRiS-СТОЛП (6223 байта)
- Кривая ошибок (12 857 байт)
- Теорема Новикова (5979 байт)
- Теория сложности вычислений (30 991 байт)
- Формула Надарая-Ватсона (4719 байт)
- Разнообразие (3281 байт)
- Функция роста (1637 байт)
- Метод наименьших квадратов с итеративным пересчётом весов (8559 байт)
Просмотреть (предыдущие 100) (следующие 100) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
