Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2018
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
Строка 15: | Строка 15: | ||
* [https://drive.google.com/file/d/1J87_cMFjokCSRqZbxH1odBVIeS7a--1t/view?usp=sharing Данные для практического задания 1] | * [https://drive.google.com/file/d/1J87_cMFjokCSRqZbxH1odBVIeS7a--1t/view?usp=sharing Данные для практического задания 1] | ||
* [[Media:Aduenko2018Evidence2.pdf|Лекция 5: Байесовская линейная регрессия и понятие обоснованности-2]] | * [[Media:Aduenko2018Evidence2.pdf|Лекция 5: Байесовская линейная регрессия и понятие обоснованности-2]] | ||
+ | * [[Media:Bayes_theory_2.pdf|Задание 2]] | ||
== Дополнительные материалы == | == Дополнительные материалы == |
Версия 03:36, 9 октября 2018
Байесовский выбор моделей
Курс лекций, преподаватель Александр Александрович Адуенко
- Короткий адрес страницы http://bit.ly/2PKwrkp
- Лекция 1: Введение
- Задание 1
- Лекция 2: Введение
- Тест 1
- Лекция 3: Введение
- Лекция 4: Байесовская линейная регрессия и понятие обоснованности-1
- Практическое задание 1
- Данные для практического задания 1
- Лекция 5: Байесовская линейная регрессия и понятие обоснованности-2
- Задание 2
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