Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2018

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 12: Строка 12:
* [[Media:Aduenko2018Introduction3.pdf|Лекция 3: Введение]]
* [[Media:Aduenko2018Introduction3.pdf|Лекция 3: Введение]]
* [[Media:Aduenko2018Evidence.pdf|Лекция 4: Байесовская линейная регрессия и понятие обоснованности]]
* [[Media:Aduenko2018Evidence.pdf|Лекция 4: Байесовская линейная регрессия и понятие обоснованности]]
 +
* [[Media:Bayes_applied_1.pdf‎|Практическое задание 1]]

Версия 16:01, 27 сентября 2018

Основная статья: Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)


Байесовский выбор моделей

Курс лекций, преподаватель Александр Александрович Адуенко


Дополнительные материалы

  1. См. последний слайд каждой лекции со списком литературы.
  2. David MacKay, 2005, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms
  3. Christopher Bishop, 2006, Pattern Recognition and Machine Learning
  4. David Barber, 2014, Bayesian Reasoning and Machine Learning
  5. Daphne Koller and Nir Friedman, 2009, Probabilistic Graphical Models
  6. Kevin P. Murphy, 2012, Machine Learning: a Probabilistic Perspective
Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A7%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BF%D0%BE_%D0%BF%D1%80%D0%B5%D1%86%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D0%BC_%28%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0%2C_%D0%92.%D0%92._%D0%A1%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B6%D0%BE%D0%B2%29/%D0%93%D1%80%D1%83%D0%BF%D0%BF%D0%B0_474%2C_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2018»
Личные инструменты