Результаты поиска
Материал из MachineLearning.
По запросу «Множество»
Для получения более подробной информации о поиске на страницах проекта, см. справочный раздел.
Ниже показаны 230 результатов, начиная с № 1.
Просмотреть (предыдущие 500) (следующие 500) (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)
- ЕМ-алгоритм, его модификации и обобщения (23 265 байт)
- Алгоритмы вычисления оценок (6842 байта)
- Линейный дискриминант Фишера (9554 байта)
- Алгоритм AdaBoost (17 896 байт)
- Адаптивный линейный элемент (6100 байт)
- Алгоритм INCAS (9853 байта)
- Алгоритмы выбора линейных регрессионных моделей (практика) (11 953 байта)
- Сеть радиальных базисных функций (10 021 байт)
- Порождение и выбор авторегрессионных моделей (7986 байт)
- Радемахеровская сложность (6044 байта)
- Алгоритм AnyBoost (6586 байт)
- Тупиковые тесты (13 545 байт)
- Полигон алгоритмов/Мастер загрузки алгоритмов (24 288 байт)
- Сравнение алгоритмов классификации для кредитного скоринга (отчет) (40 228 байт)
- SVM для линейно неразделимой выборки (пример) (19 521 байт)
- SVM для линейно разделимой выборки (пример) (14 558 байт)
- Шаговая регрессия (пример) (14 489 байт)
- 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)
- ДНК-микрочип (16 623 байта)
- Нормализация ДНК-микрочипов (17 868 байт)
- Фоновая поправка в анализе ДНК-микрочипов (18 287 байт)
- Однослойные сети RBF для решения задач регрессии (пример) (14 141 байт)
- Множественная проверка гипотез (11 673 байта)
- FWER (8314 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2010 (19 604 байта)
- Прогнозирование формы множества (8297 байт)
- Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 374, осень 2008 (21 069 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)
- Анализ формальных понятий (8999 байт)
- Неточные множества (3731 байт)
- Поиск сходства текстовых документов с помощью частых замкнутых множеств признаков (11 108 байт)
- Исследование данных о посещаемости сайтов с помощью методов анализа формальных понятий (11 240 байт)
- Формирование бикластеров и рекомендаций для рекомендательной системы Интернет-рекламы (11 610 байт)
- Аппроксимация Лапласа (пример) (11 873 байта)
- Прогнозирование финансовых пузырей (пример) (5769 байт)
32: ...льной переменной величины. Множеством меток называется конечно... - Оценка эффективности природоохранных программ (пример) (6299 байт)
- Предобработка данных ДНК-микрочипов (16 693 байта)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Рекомендуемые обозначения (6315 байт)
- Поиск нелинейной модели поверхности Мохоровичича (пример) (8253 байта)
- Оценка сложности регрессионных моделей (пример) (15 423 байта)
- Вычисление гиперпараметров при различных гипотезах порождения данных (пример) (14 727 байт)
- Описание окрестности точки наибольшего правдоподобия моделей (пример) (13 719 байт)
- Многомерная гусеница, выбор длины и числа компонент гусеницы (пример) (24 882 байта)
- Срединная ось (53 байта)
- Скелет (141 байт)
- Центральное множество (3263 байта)
- Плоская фигура (942 байта)
- Медиальное множество (5479 байт)
25: '''Множеством симметрии''' <tex>\Omega</tex> (''symm... - Методы деконволюции изображений (7191 байт)
- Векторная модель (34 613 байт)
- Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011/Задание 2 (26 192 байта)
- Монотонная коррекция (6475 байт)
- Кластеризация графов без использования метрик (пример) (15 217 байт)
- Предсказывающие неравенства в задаче эмпирической минимизации риска (виртуальный семинар) (9617 байт)
- Прогнозирование класса третичной структуры белка по первичной (пример) (3395 байт)
- Прогнозирование функциями дискретного аргумента (пример) (18 484 байта)
- Непрерывные морфологические модели и алгоритмы (курс лекций, Л.М. Местецкий) (10 143 байта)
- Основные модели данных в аналитической деятельности (курс лекций, А.И. Майсурадзе) (16 187 байт)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011/Задание 1 (26 262 байта)
- Тематическое моделирование (15 829 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2012 (15 674 байта)
- Метод Бенджамини-Иекутиели (7286 байт)
- Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 3 (24 943 байта)
- Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 5 (22 239 байт)
- Математические основы теории прогнозирования (курс лекций)/2012/Задание СФ (42 435 байт)
- Машинное обучение и обучаемость: сравнительный обзор (6914 байт)
- Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 1 (20 449 байт)
- Прогнозирование плотности транспортного потока (22 239 байт)
- Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 2 (32 427 байт)
- Метод Бенджамини-Хохберга (6933 байта)
- БММО (курс лекций)/2013/Задание 1 (19 957 байт)
- Экспертная система (8975 байт)
- Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов) (39 523 байта)
- Алгоритм LISTBB (6556 байт)
- Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 4 (13 794 байта)
- Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 5 (23 131 байт)
- Практикум на ЭВМ (317)/2013/Коды БЧХ (34 712 байт)
- Метод потенциального бустинга (7310 байт)
- Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 7 (16 866 байт)
- Биномиальное распределение двух случайных величин (39 950 байт)
- Биномиальное распределение с равновероятными успехами испытаний Бернулли (63 374 байта)
- Парадоксы мультиномиального распределения (57 095 байт)
- Мультиномиальное распределение с равновероятными успехами испытаний Бернулли (62 614 байт)
- Мультиномиальное распределение зависимых случайных величин (95 547 байт)
- БММО (курс лекций)/2013осень/Задание 1 (20 795 байт)
- ДСМ-метод в терминах АФП (7650 байт)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2014/Задание 1 (19 915 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, весна 2014 (40 609 байт)
- False discovery rate (4180 байт)
- Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 1 (20 438 байт)
- Вероятностный латентный семантический анализ (22 703 байта)
- Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 2 (32 534 байта)
- Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 3 (16 139 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2014 (91 205 байт)
- Практикум на ЭВМ (317)/2014/Коды БЧХ (35 065 байт)
- Метрическое сгущение (3200 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, весна 2015 (63 422 байта)
- Аддитивная регуляризация тематических моделей (25 087 байт)
- Пробные задачи (72 324 байта)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2015 (46 363 байта)
- Биномиальное распределение с упорядоченными элементами подмножеств (14 229 байт)
- Python (13 421 байт)
- Барицентры и их приложения (регулярный семинар) (7947 байт)
- Статистический кластерный анализ (регулярный семинар) (19 493 байта)
- BaseGroup Labs (4238 байт)
- Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015 (35 923 байта)
- Динамическая классификация при распознавании рукописного и поврежденного текста. (5220 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, осень 2016 (44 043 байта)
- Pyomo (12 050 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, весна 2017 (27 068 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)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2017 (33 590 байт)
- Анализ поведения по сигналам носимых устройств (27 871 байт)
- Практикум на ЭВМ (417)/2019 (26 417 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, весна 2018 (35 373 байта)
- Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2017 (32 806 байт)
- Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2018 (28 421 байт)
- Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев) (16 599 байт)
- Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)/ФУПМ, осень 2019 (34 706 байт)
- Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2019, ВМК (29 992 байта)
- Моя первая научная статья (лекции и практика, В.В. Стрижов)/Группы 874, 821, 813, весна 2021 (120 239 байт)
- Стилизация фото на AlterDraw.com (5781 байт)
- Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2020 (33 067 байт)
- Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2021 (33 866 байт)
Просмотреть (предыдущие 500) (следующие 500) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
