Результаты поиска
Материал из MachineLearning.
По запросу «Описание»
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
- Признаковое описание (8179 байт)
- Описание окрестности точки наибольшего правдоподобия моделей (пример) (13 719 байт)
Совпадения в текстах статей
- Метод главных компонент (57 763 байта)
227: ...ирующий дендрит<ref name="TopGram">Описание метода можно найти в стать... - Написание отчётов и статей (рекомендации) (50 769 байт)
- Научно-исследовательская работа (рекомендации) (43 884 байта)
- Функциональное программирование (практикум, Д.В. Михайлов) (16 148 байт)
22: * [[Media:Lect_3_fp_mdv.pdf|Описание функций в Лиспе. ]]
54: ...- Лабораторная работа №1. --> Описание и вызов функций в языке Лис...
56: ...- Лабораторная работа №2. --> Описание простейших рекурсивных фу... - Обучение с учителем (29 149 байт)
220: Описание объекта — это вся преды... - Обучение без учителя (10 953 байта)
- Классификация (22 024 байта)
- Метод группового учёта аргументов (35 618 байт)
20: == Описание алгоритма МГУА == - Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов) (66 300 байт)
- Регрессионная модель (10 442 байта)
- Полигон алгоритмов (22 647 байт)
- Кластеризация (14 830 байт)
- Машинное обучение (62 190 байт)
- WEKA (9928 байт)
- Признаковое описание (8179 байт)
- Признак (68 байт)
- Методы автоматической обработки текстов (курс лекций, В.В.Китов)/2016 (8821 байт)
16: ==Описание== - Оптимальное прореживание нейронных сетей (13 877 байт)
12: ...рование нейронных сетей''». Описание основных показателей чувс...
18: == Описание метода второго порядка == - Выборка (10 682 байта)
- Персептрон (62 419 байт)
74: == Описание элементарного перцептрона... - Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов) (38 231 байт)
- Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов) (7038 байт)
- MVR Composer (21 778 байт)
- SourceForge (7752 байта)
- Инструменты и технологии (9534 байта)
- Машина опорных векторов (39 390 байт)
- Алгоритм Левенберга-Марквардта (8908 байт)
21: == Описание алгоритма == - NIST Mugshot Identification Database (2129 байт)
14: ...tp://www.nist.gov/srd/PDFfiles/Spec%20db%2018.pdf Описание базы и формата IHead (pdf)] - U Bern Face Database (803 байта)
5: ...p://ftp.iam.unibe.ch/pub/Images/FaceImages/README Описание базы и условия использован... - R (9210 байт)
- Машинное обучение (курс лекций, Н.Ю.Золотых) (5448 байт)
- Документирование функций Matlab (10 260 байт)
29: == Описание функции ==
30: Описание содержит следующие необяз...
115: % Описание отчета, начинается на след... - Применение метода главных компонент (22 147 байт)
- Преподавание машинного обучения (40 020 байт)
- Similarity Miner (виртуальный семинар) (10 631 байт)
- Бонгард, Михаил Моисеевич (23 112 байт)
25: ...ий обучения (Геометрия)…”. Описание алгоритма Кора впоследств... - Математические методы распознавания образов (курс лекций, А.Е. Лепский, А.Г. Броневич) (30 463 байта)
- Критерий Уилкоксона для связных выборок (10 556 байт)
9: == Описание критерия == - Критерий Уилкоксона двухвыборочный (15 711 байт)
9: == Описание критерия == - Критерий Уилкоксона-Манна-Уитни (12 479 байт)
29: == Описание критерия == - Практикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008 (21 499 байт)
151: [[Media:Prak2008.zip| Описание общих требований и отдельн... - Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2009 (9221 байт)
58: # [[Media: P_50-IDEF0.pdf| Описание стандарта IDEF0 (pdf)]]
59: # [[Media: CRISPWP-0800.pdf| Описание стандарта CRISP-DM (pdf)]]
83: # Описание программной системы systemdocs.... - Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов) (12 622 байта)
- Интерполяция каноническим полиномом (26 899 байт)
- Коллекция учебных задач (9848 байт)
- Системы искусственного интеллекта (курс лекций, Д.В.Михайлов) (21 717 байт)
- Алгоритм (6143 байта)
- Методы исключения Гаусса (22 928 байт)
18: == Описание метода == - Генетический алгоритм (23 680 байт)
10: == Описание алгоритма == - Логистическая регрессия (пример) (10 578 байт)
- Критерий Фишера (6392 байта)
17: ==Описание критерия== - Коэффициент корреляции Кенделла (13 452 байта)
5: ==Описание== - Критерий Краскела-Уоллиса (9844 байта)
17: == Описание критерия == - Критерий Колмогорова-Смирнова (8585 байт)
5: ==Описание критерия== - Критерий Шапиро-Уилка (7400 байт)
3: == Описание критерия == - Критерий асимметрии и эксцесса (7089 байт)
6: == Описание критерия == - Критерий Фридмана (3595 байт)
14: ==Описание критерия== - Метод наибольшего правдоподобия (3900 байт)
3: == Описание метода == - Критерий омега-квадрат (7786 байт)
6: ==Описание критерия== - Метод потенциальных функций с размещением реперных объектов в 1 классе (3567 байт)
8: ==Описание работы модели==
17: ==Описание вычисления оценок== - Лассо (10 005 байт)
8: == Описание метода == - Критерий Кокрена (3520 байт)
14: ==Описание критерия== - Критерий Бартлетта (13 231 байт)
27: == Описание критерия == - Метод LSD (10 774 байта)
7: == Описание метода == - Критерий Зигеля-Тьюки (4369 байт)
15: ==Описание критерия== - Критерий Пейджа (3584 байта)
14: ==Описание критерия== - Статистика Дарбина-Уотсона (3789 байт)
10: ==Описание статистики== - Метод настройки с возвращениями (14 103 байта)
18: === Описание ===
50: === Описание === - Объединённая модель панельных данных (10 898 байт)
50: == Описание объединенной модели == - Модель панельных данных с фиксированными эффектами (10 488 байт)
16: == Описание модели панельных данных с ... - Модель панельных данных со случайными эффектами (6509 байт)
16: == Описание модели панельных данных со... - Модель панельных данных с временны́ми эффектами (7928 байт)
10: == Описание модели панельных данных с ... - Метод множественных сравнений Шеффе (10 200 байт)
36: == Описание критерия ==
47: === Описание критерия === - Критерий Аббе-Линника (4086 байт)
3: == Описание критерия == - Критерий Чоу (6970 байт)
23: == Описание критерия Чоу== - Критерий Фостера-Стюарта (3160 байт)
3: == Описание критерия == - Непараметрическая регрессия: ядерное сглаживание (7938 байт)
17: == Описание метода == - Медианный критерий (6477 байт)
3: == Описание критерия == - Пробит-анализ (4685 байт)
22: == Описание критерия == - Логит-анализ (13 329 байт)
- Критерий Джонкхиера (9012 байт)
7: == Описание критерия == - Процедура Каплана-Мейера (7063 байта)
17: ==Описание метода== - Логранговый критерий (7721 байт)
24: ==Описание метода== - Таблица сопряженности (4926 байт)
1: ==Описание таблиц сопряженности== - Парадокс хи-квадрат (3643 байта)
1: ==Описание задачи== - Критерий Вальда-Вольфовица (2577 байт)
1: ==Описание критерия== - Критерий Кокса-Стюарта (3543 байта)
3: == Описание критерия == - Ридж-регрессия (5915 байт)
14: ==Описание метода== - Прогнозирование количества телефонных звонков клиентов телекоммуникационной компании (2507 байт)
1: == Описание проблемы == - Ротационная панель (2508 байт)
9: == Описание ротационной модели == - Критерий Гехана (5974 байта)
15: ==Описание критерия== - Дисперсия остатков (3260 байт)
3: ==Описание метода== - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов) (193 428 байт)
27: ...Education/Strijov2014MLCourseShort.pdf?format=raw Описание курса]
64: ! Описание
700: ## Описание - указание на название черн...
701: ## Описание модели как отображения из ...
702: ## Описание модели и алгоритма оптимиз... - VisTex (1676 байт)
- The NORB Dataset (1320 байт)
1: === Описание и содержание базы === - Интернет-математика (4495 байт)
- Метод наименьших углов (пример) (17 608 байт)
33: == Описание алгоритма == - EM алгоритм (пример) (14 234 байта)
- Однослойный персептрон (пример) (9858 байт)
10: == Описание алгоритма == - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Шаблон отчета о вычислительном эксперименте (3167 байт)
14: == Описание решения ==
Просмотреть (предыдущие 100) (следующие 100) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
