Результаты поиска
Материал из MachineLearning.
По запросу «Описание»
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
- 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 == - Логистическая регрессия для решения задач классификации (пример) (11 619 байт)
- Функции радиального базиса (пример) (13 467 байт)
- Отчет о выполнении исследовательского проекта (практика, В.В. Стрижов) (10 626 байт)
20: # Описание проекта
22: # Описание алгоритмов
23: # Описание системы
27: == 1. Описание проекта ==
34: 1.3. Описание данных (описание данных, вк... - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2011 (8734 байта)
14: # Описание решения: - Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций, А.С. Конушин, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, О.В. Баринова, В.С. Конушин, 2009) (21 342 байта)
150: ...с помощью разрезов графа'''. Описание задания доступно [http://courses.g... - Байесовские методы машинного обучения (Спецсеминар) (39 756 байт)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009 (50 190 байт)
- Обнаружение жизненного цикла товаров (отчет) (14 609 байт)
3: == Описание проекта ==
11: === Описание данных ===
48: == Описание алгоритмов ==
89: == Описание системы ==
90: * Описание системы: [https://mlalgorithms.svn.sourcef... - Прогнозирование объемов продаж групп товаров (отчет) (28 178 байт)
3: == Описание проекта ==
11: === Описание данных ===
64: == Описание алгоритмов ==
257: == Описание системы ==
258: * Описание системы: [https://mlalgorithms.svn.sourcef... - Классификация пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями (отчет) (16 007 байт)
3: == Описание проекта ==
11: === Описание данных ===
31: == Описание алгоритмов ==
91: ==Описание системы==
92: Описание системы находится в файле [... - Разработка алгоритмов ранговой регрессии для кредитного скоринга (отчет) (10 345 байт)
3: == Описание проекта ==
10: === Описание данных ===
19: == Описание алгоритмов ==
80: == Описание системы == - Выбор оптимального алфавита марковских моделей для распознавания речи (отчет) (18 862 байта)
3: == Описание проекта ==
11: === Описание данных ===
132: == Описание системы ==
133: Описание системы находится в файле [... - Полигон алгоритмов/Формат данных задачи (7783 байта)
41: == Описание признаков/PropertyDesciption.csv(*) ==
57: ! Описание - Полигон алгоритмов/Мастер загрузки задач (7500 байт)
3: == Шаг 1 из 3. Описание загружаемой задачи.==
11: # '''Описание:''' По возможности краткое ...
51: #* '''Описание признаков:''' Загрузка матр... - Полигон алгоритмов/Общий отчёт задачи-алгоритмы (12 920 байт)
6: == Описание отчёта==
10: [[Изображение:ReportCaption.png|border|Описание отчёта]]
17: *'''Описание:''' краткое описание отчёта.
62: Описание статистики, выбранной в да... - Критерий Ван дер Вардена (10 994 байта)
22: == Описание критерия == - Аппроксимация Лапласа (4178 байт)
3: ==Описание== - Алгоритм СТОЛП (10 880 байт)
30: === Описание алгоритма === - Криптография и машинное обучение (30 455 байт)
- Метод потенциальных функций (9699 байт)
60: ==== Описание алгоритма ==== - Алгоритм FRiS-СТОЛП (6223 байта)
33: ===Описание алгоритма=== - Теория сложности вычислений (30 991 байт)
- Метод стохастического градиента (13 568 байт)
- Метод наименьших квадратов с итеративным пересчётом весов (8559 байт)
6: =Описание алгоритма= - ЕМ-алгоритм, его модификации и обобщения (23 265 байт)
- Алгоритм AdaBoost (17 896 байт)
6: === Описание базового алгоритма для зад...
138: Описание - Метод Ньютона-Гаусса (11 628 байт)
3: =Описание метода= - Алгоритмы выбора линейных регрессионных моделей (практика) (11 953 байта)
1: Описание библиотеки алгоритмов выб... - Критерий Бартелса (5176 байт)
10: == Описание критерия == - Критерий Лемана-Розенблатта (5786 байт)
9: == Описание критерия == - Сеть радиальных базисных функций (10 021 байт)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/Задание 2 (22 760 байт)
28: === Описание задания ===
111: === Описание задания === - Порождение и выбор авторегрессионных моделей (7986 байт)
1: == Описание проекта == - IDEF0 (24 226 байт)
81: ...://www.insapov.ru/idef0-standard-description.html Описание стандарта IDEF0, автор Геннад...
86: ...evbusiness.ru/development/qm/iso90002000_idef.htm Описание процессов в рамках систем ... - Прогнозирование объемов продаж новых товаров (отчет) (14 512 байт)
4: == Описание проекта ==
12: === Описание данных ===
45: == Описание алгоритмов ==
124: == Описание системы ==
125: * Описание системы: [http://mlalgorithms.svn.sourcefo... - Алгоритм AnyBoost (6586 байт)
4: ==Описание алгоритма== - Байесовский информационный критерий (7114 байт)
3: ==Описание критерия== - Критерий Акаике (8304 байта)
3: ==Описание критерия== - Тупиковые тесты (13 545 байт)
4: ==Описание АВО, основанных на тупиков... - Прогнозирование ежедневных цен на электроэнергию (отчет) (24 189 байт)
5: == Описание проекта ==
11: === Описание данных ===
31: == Описание алгоритмов ==
36: ==Описание системы==
42: ====Описание архитектуры проекта==== - Полигон алгоритмов/Мастер загрузки алгоритмов (24 288 байт)
4: ...ма в базе данных системы.<br/>Описание способа работы системы с п...
8: == Шаг 1 из 4. Описание загружаемого алгоритма.==
17: # '''Описание:''' По возможности краткое ...
61: ===Описание свойств(полей) параметра===
82: ...вуют полям параметра (см. [[#Описание свойств(полей) параметра|о... - Полигон алгоритмов/Взаимодействие с пользовательскими алгоритмами (17 794 байта)
72: ...сание допустимых классов). Описание признака состоит из полей:
104: == Описание тестового сервиса == - 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)
5: == Описание проекта ==
14: === Описание данных ===
45: == Описание алгоритмов ==
161: ==== Описание LALR ====
280: == Описание системы == - Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Доска объявлений (242 367 байт)
- Полигон алгоритмов/Пошаговая реализация собственного алгоритма (33 633 байта)
- Прореживание двухслойной нейронной сети (пример) (12 770 байт)
13: Описание метода второго порядка при... - SVM для линейно неразделимой выборки (пример) (19 521 байт)
16: == Описание алгоритма ==
56: Описание объекта никогда не может с...
60: ...гильбертово пространство. Описание <tex>x_i</tex> заменяется описан... - SVM для линейно разделимой выборки (пример) (14 558 байт)
20: == Описание алгоритма == - SVM регрессия (пример) (12 534 байта)
- Шаговая регрессия (пример) (14 489 байт)
32: == Описание алгоритма == - Выбор признаков с помощью генетических алгоритмов (пример) (16 904 байта)
15: == Описание алгоритма == - Анализ регрессионных остатков (пример) (20 276 байт)
9: == Описание алгоритма == - Прогнозирование временных рядов методом SSA (пример) (15 672 байта)
18: == Описание алгоритма == - Анализ мультиколлинеарности (пример) (16 006 байт)
9: == Описание алгоритма == - Однослойные сети RBF для решения задач регрессии (пример) (14 141 байт)
25: == Описание алгоритма == - Временной ряд (14 226 байт)
25: ===Описание=== - Полигон алгоритмов/Права доступа к объектам Системы (8325 байт)
2: Описание прав доступа к объектам Си... - Автоматизация и стандартизация научных исследований (практика, В.В. Стрижов) (33 698 байт)
51: ** Описание задачи, кратко
52: ** Описание данных, достаточно, чтобы в...
53: ** Описание алгоритма или ход эксперим...
54: ** Описание полученных результатов
67: * Описание алгоритма (возможно нескол... - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2010 (19 604 байта)
- Полигон алгоритмов/Формат результатов тестирования алгоритма на задаче (2810 байт)
4: ==Описание файла== - Биоинформатика и задачи распознавания в современной биологии (курс лекций, И.Ю. Торшин) (25 767 байт)
29: ...ческая постановка задачи", "Описание алгоритмов" (базовые предп...
54: *Описание структуры белка набором ге... - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2010 (2255 байт)
26: | [[Описание окрестности точки наиболь... - Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/Задание 1 (23 851 байт)
- Построение графа дорог по данным о треках транспортных средств (задача с данными) (10 197 байт)
7: ==Описание задачи== - Группировка категорий и сегментация признаков в логистической регрессии (пример) (16 679 байт)
29: == Описание алгоритмов ==
51: === Описание данных ===
97: ==== Описание результатов ==== - 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)
16: ==Описание алгоритма== - Прогнозирование финансовых пузырей (пример) (5769 байт)
- Построение интегральных индикаторов по ранговым признакам (пример) (4828 байт)
- Исследование скорости сходимости параметров и гиперпараметров (пример) (9678 байт)
21: ==Описание метода== - Задачи распознавания в биоинформатике (ВМК МГУ, К. В. Рудаков, И. Ю.Торшин) (20 848 байт)
25: ...еская постановка задачи», «Описание алгоритмов» (базовые предп...
41: * Описание структуры белка набором ге... - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2011 (22 600 байт)
144: Описание.
147: Описание.
150: Описание. - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2010 (19 220 байт)
38: # Описание алгоритма в терминах поста...
46: # Алгоритм (вариант — Описание алгоритма)
184: *[[Media: P_50-IDEF0.pdf| Описание архитектуры системы, станд... - Руководство исследовательскими проектами (практика, В.В. Стрижов) (12 731 байт)
147: # "Описание алгоритма", включает сноск...
159: ## Описание алгоритма - математика
160: ## Описание метода выбора модели (ссыл...
161: ## Описание интерфейсов по IDEF0 - Шаманство в анализе данных (4418 байт)
- Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011/Задание 2 (26 192 байта)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2011 (6427 байт)
85: | Описание результатов в раздел "ВЭ".
90: | Радел "Описание предлагаемого подхода". - Математические основы теории прогнозирования (курс лекций, Ю.И. Журавлев, Д.П. Ветров)/2011/Задание СФ (38 303 байта)
232: === Описание практических задач === - Задача предсказания отклика клиентов ОТП Банка (конкурс) (14 853 байта)
10: == Описание задачи ==
15: == Описание данных == - Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-15 (68 237 байт)
- Основы обобщенного спектрально-аналитического метода и его приложения (курс лекций, Ф.Ф. Дедус) (11 181 байт)
- Анализ графов, сетей и функций сходства (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/2018H1, ВМК (6240 байт)
- Вычислительные задачи математической биологии (курс лекций, С.А. Махортых, А.Н. Панкратов) (14 985 байт)
- Непрерывные морфологические модели и алгоритмы (курс лекций, Л.М. Местецкий) (10 143 байта)
- Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Спецкурсы-спецсеминары (58 848 байт)
181: |Описание =
186: |Описание =
191: |Описание =
196: |Описание =
201: |Описание =}} - Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы (15 197 байт)
43: |Описание =
47: |Описание =
55: |Описание = Обзорный курс для студент...
63: |Описание =
67: |Описание = - Основные модели данных в аналитической деятельности (курс лекций, А.И. Майсурадзе) (16 187 байт)
75: ...жду несколькими таблицами. Описание новых таблиц в учебной БД. ...
99: Описание продаж в розничной сети. Пр... - Исследование устойчивости оценок ковариационной матрицы параметров (19 824 байта)
27: ==Описание алгоритма оценки матрицы к... - Автоматизация и стандартизация научных исследований (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2010 (19 513 байт)
71: ** Описание задачи, кратко
72: ** Описание данных, достаточно, чтобы в...
73: ** Описание алгоритма или ход эксперим...
74: ** Описание полученных результатов
87: * Описание алгоритма (возможно нескол... - Аппроксимация функции ошибки (9182 байта)
13: == Описание решения == - Практикум на ЭВМ (317)/2011-2012 (13 616 байт)
- Статистический отчет при создании моделей (12 567 байт)
31: == Описание решения == - Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011/Задание 1 (26 262 байта)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011/Задание 3 (27 535 байт)
27: === Описание задания ===
149: === Описание задания === - Использование метода Белсли для прореживания признаков (7539 байт)
8: == Описание алгоритма == - Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2011 (12 667 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2012 (7388 байт)
135: |Описание Белсли с задачей оптимизац...
139: |Описание алгоритма GR
143: |Описание Демиденко
185: | Описание алгоритма, часть 1.
190: | Описание алгоритма, часть 2. - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2012 (15 674 байта)
131: | Описание алгоритма, часть 1.
137: | Описание алгоритма, часть 2. - Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 3 (24 943 байта)
- Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 5 (22 239 байт)
66: === Описание форматов данных === - Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 6 (26 839 байт)
53: === Описание задания ===
139: === Описание задания === - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Эксперты и консультанты (8210 байт)
41: # Описание задачи в формате Шаблон оп...
50: * '''Задача''': Описание или постановка задачи. Жел... - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2012 (36 937 байт)
112: |Описание алгоритма.
125: |Описание эксперимента и анализ ошиб...
170: ...лема:''' [[Media:Strijov2012SciRating.pdf|Описание в файле.]] Дополнительно: пр... - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2012 (9534 байта)
166: |Описание алгоритма.
179: |Описание эксперимента и анализ ошиб... - Математические основы теории прогнозирования (курс лекций)/2012/Задание СФ (42 435 байт)
275: === Описание практической задачи === - Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2012 (88 331 байт)
360: ==== Описание и анализ формы изображений... - Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» (40 455 байт)
426: ...f Simple Algorithms for Topical Classification] * Описание метода классификации текс... - CRISP-DM/Data Understanding (5629 байт)
20: Описание собранных данных, включающ... - CRISP-DM/Evaluation (5230 байт)
35: Описание логически обоснованного р... - CRISP-DM/Modeling (5919 байт)
38: ===Описание модели (Model description)=== - Анализ изображений, сетей и текстов 2013 (конференция) (6257 байт)
- Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 1 (20 449 байт)
- Прогнозирование плотности транспортного потока (22 239 байт)
27: === Описание конфигурации === - Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 2 (32 427 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, весна 2013 (30 300 байт)
140: |Описание алгоритма.
153: |Описание эксперимента и анализ ошиб... - БММО (курс лекций)/2013/Задание 1 (19 957 байт)
- Экспертная система (8975 байт)
- Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 6 (19 531 байт)
- Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов) (39 523 байта)
297: * Описание простого решения baseline
298: * Описание основного решения и его ва...
299: * Описание набора данных и методики э... - Алгоритм LISTBB (6556 байт)
- Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 4 (13 794 байта)
- Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 5 (23 131 байт)
66: === Описание форматов данных === - БММО (курс лекция)/2013/Задание 2 (28 253 байта)
71: === Описание задания ===
193: === Описание задания === - Метод потенциального бустинга (7310 байт)
10: ==Описание алгоритма== - Практикум на ЭВМ (317)/2012-2013 (25 471 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, осень 2013 (28 643 байта)
256: |Описание, IDEF0. - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2013 (23 355 байт)
307: # Описание интерфейса в общем файле Sys... - Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 7 (16 866 байт)
- БММО (курс лекций)/2013осень/Задание 1 (20 795 байт)
- БММО (курс лекций)/2013осень/Задание 2 (15 284 байта)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2013 (32 905 байт)
151: == Описание алгоритма ==
190: ** Описание алгоритма
195: ** Описание задачи, кратко
196: ** Описание данных, достаточное, чтобы ...
197: ** Описание алгоритма или ход эксперим... - Частичная автокорреляция (3361 байт)
5: ==Описание== - Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2014/Задание 1 (19 915 байт)
- Критерий Диболда-Мариано (7136 байт)
23: ==Описание== - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, весна 2014 (40 609 байт)
272: * '''Задача:''' Описание или постановка задачи. Жел... - Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 1 (20 438 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, весна 2014 (71 482 байта)
7: ...Education/Strijov2014MLCourseShort.pdf?format=raw Описание курса]
250: |Описание алгоритма.
257: ...слительного эксперимента. Описание рисунков, выводы, заключен...
265: |Описание эксперимента с анализом ош...
297: * '''Задача''': Описание или постановка задачи. Жел... - Критерий знаковых рангов Уилкоксона (3263 байта)
15: == Описание критерия == - WM-критерий (5502 байта)
11: ==Описание критерия== - Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2014 (39 808 байт)
67: ...сандрович'' [[Media:Borisova2014iip.pdf|Описание многомерных динамических ... - 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)
10: == Описание курса ==
376: |Список литературы. Описание данных.
388: |Описание архитектуры в IDEF0.
483: # Описание предполагаемых методов ре...
595: * '''Задача''': Описание или постановка прикладной ... - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, весна 2014 (3946 байт)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2014 (12 581 байт)
- Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 4 (19 663 байта)
- Конкурс Avito.ru-2014: распознавание контактной информации на изображениях (28 656 байт)
30: ==Описание задачи==
41: ==Описание данных==
135: ...ция и отбор признаков''' <br />Описание метода генерации и/или отб...
136: # '''Процесс обучения'''<br />Описание деталей метода обучения, и...
137: # '''Описание программы алгоритма''' <br />Д...
Просмотреть (предыдущие 250) (следующие 250) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)