Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
Строка 13: | Строка 13: | ||
* [[Media:Bayes_test_1_2020.pdf|Тест 1]] | * [[Media:Bayes_test_1_2020.pdf|Тест 1]] | ||
* [[Media:Bayes_theory_2_2020.pdf|Задание 2]] | * [[Media:Bayes_theory_2_2020.pdf|Задание 2]] | ||
- | * [[Media:Bayes_applied_1_2020.pdf|Практическое задание 1 | + | * [[Media:Bayes_applied_1_2020.pdf|Практическое задание 1]] |
== Дополнительные материалы == | == Дополнительные материалы == |
Версия 02:56, 22 сентября 2020
Байесовский выбор моделей
Курс лекций, преподаватель Александр Александрович Адуенко (aduenko at phystech.edu; aduenko1 at gmail.com)
- Курс, прочитанный осенью 2019 года
- Короткий адрес страницы https://bit.ly/3boXmOs
- Лекция 1: Введение
- Задание 1
- Лекция 2: Введение: множественное тестирование гипотез.
- Лекция 3: Введение: наивный байесовский классификатор. Экспоненциальное семейство распределений.
- Тест 1
- Задание 2
- Практическое задание 1
Дополнительные материалы
- См. последний слайд каждой лекции со списком литературы.
- David MacKay, 2005, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms
- Christopher Bishop, 2006, Pattern Recognition and Machine Learning
- David Barber, 2014, Bayesian Reasoning and Machine Learning
- Daphne Koller and Nir Friedman, 2009, Probabilistic Graphical Models
- Kevin P. Murphy, 2012, Machine Learning: a Probabilistic Perspective