Результаты поиска
Материал из MachineLearning.
По запросу «Элемент»
Для получения более подробной информации о поиске на страницах проекта, см. справочный раздел.
Ниже показаны 50 результатов, начиная с № 1.
Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
Совпадения в названиях статей
- Адаптивный линейный элемент (6100 байт)
Совпадения в текстах статей
- Метод группового учёта аргументов (35 618 байт)
209: Элементы вектора <tex>\mathbf{w}</tex> ... - Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов) (66 300 байт)
396: ...рема о стационарной точке. Элементарная интерпретация EM-алго... - Оптимальное прореживание нейронных сетей (13 877 байт)
- Персептрон (62 419 байт)
53: * '''Определение 23.''' '''Элементарным перцептроном''' назыв...
76: [[Изображение:Perceptron2.jpg|Элементарный перцептрон]]
77: [[Изображение:Perceptron.gif| Элементарный перцептрон]] - Кортеж (2880 байт)
- Matlab (24 494 байта)
- Вариационный ряд (4457 байт)
- Профиль компактности (11 610 байт)
- Модель Тригга-Лича (14 839 байт)
- Вычисление определителя (32 775 байт)
- Методы исключения Гаусса (22 928 байт)
- Генетический алгоритм (23 680 байт)
- Нелинейная регрессия (5796 байт)
- Конструктивное построение множества суперпозиций (13 856 байт)
- Метод Ньютона. Метод Стеффенсена (8955 байт)
- Математическая статистика (1401 байт)
- Логит-анализ (13 329 байт)
- Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Вопросы (23 239 байт)
- EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент (пример) (18 287 байт)
- Функции радиального базиса (пример) (13 467 байт)
- Байесовские методы машинного обучения (Спецсеминар) (39 756 байт)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009 (50 190 байт)
- Выбор оптимального алфавита марковских моделей для распознавания речи (отчет) (18 862 байта)
- Простой случайный выбор (9142 байта)
- Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009 (8143 байта)
- Стратификация (11 264 байта)
- Метод стохастического градиента (13 568 байт)
- Модель МакКаллока-Питтса (7916 байт)
- ЕМ-алгоритм, его модификации и обобщения (23 265 байт)
132: # Элементы выборки, попавшие в аннул... - Адаптивный линейный элемент (6100 байт)
- Алгоритм ФорЭл (11 652 байта)
- Искусственная нейронная сеть (8977 байт)
- Робастное оценивание (19 420 байт)
- Правило Хэбба (7453 байта)
- IDEF0 (24 226 байт)
- Прогнозирование ежедневных цен на электроэнергию (отчет) (24 189 байт)
- Нормализация ДНК-микрочипов (17 868 байт)
- Анализ мультиколлинеарности (пример) (16 006 байт)
- Однослойные сети RBF для решения задач регрессии (пример) (14 141 байт)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2010 (32 062 байта)
- Сравнение временных рядов при авторегрессионном прогнозе (пример) (16 282 байта)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2011, ФУПМ (36 247 байт)
- Векторная модель (34 613 байт)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2011 (32 123 байта)
- Прогнозирование функциями дискретного аргумента (пример) (18 484 байта)
- Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Семестровый курс (27 171 байт)
- Использование метода Белсли для прореживания признаков (7539 байт)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2012, ФУПМ (35 050 байт)
- Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 5 (22 239 байт)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2012 (59 926 байт)
Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
