Статьи с наименьшим количеством изменений

Ниже показаны 50 результатов, начиная с № 1.

Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)

1. Прогнозирование ‎(2 версии)
2. P-Value ‎(2 версии)
3. Сложение большого множества чисел, существенно отличающихся по величине ‎(2 версии)
4. Несмещённость ‎(2 версии)
5. Глубинное обучение (курс лекций)/2016 ‎(2 версии)
6. LARS ‎(2 версии)
7. Теория Вапника-Червоненкиса ‎(2 версии)
8. Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2018 ‎(2 версии)
9. The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (конференция) ‎(2 версии)
10. Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2013-2014 уч. года ‎(2 версии)
11. Как обучаются машины? Научно-популярная статья ‎(2 версии)
12. Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, 2009) ‎(2 версии)
13. MNIST database of handwritten digits ‎(2 версии)
14. Правило Хэбба ‎(2 версии)
15. Нейросети ‎(2 версии)
16. Нестатистические методы анализа данных и классификации (курс лекций, В.В. Рязанов, 2010) ‎(2 версии)
17. Глубинное обучение (курс лекций)/2017 ‎(2 версии)
18. Функция конкуретнтного сходства ‎(2 версии)
19. Математические модели и методы управления сложных систем (курс лекций, В.И.Цурков) ‎(2 версии)
20. Intelligent Data Processing: Theory and Practice/2016/ ‎(2 версии)
21. Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2010 ‎(2 версии)
22. Журнал вычислительной математики и математической физики ‎(2 версии)
23. Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, 2010) ‎(2 версии)
24. Двухфакторная непараметрическая модель для неполных данных ‎(2 версии)
25. MOTP ‎(2 версии)
26. CBCL Face Data ‎(2 версии)
27. Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень/Лабораторная работа 2 ‎(2 версии)
28. Трансдукция ‎(2 версии)
29. Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/до 2017, ВМК ‎(2 версии)
30. Глубинное обучение (курс лекций)/2018 ‎(2 версии)
31. Логическая закономерность ‎(2 версии)
32. Козлов, Валерий Васильевич ‎(2 версии)
33. Sheffield Face Database ‎(2 версии)
34. Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)\Программное обеспечение интеллектуального анализа данных ‎(2 версии)
35. Извлечение информации из изображений (курс лекций, И.Б. Гуревич) ‎(2 версии)
36. Московский физико-технический институт (государственный университет) ‎(2 версии)
37. Методы машинного обучения (А. И. Майсурадзе) ‎(2 версии)
38. Рейтинг международных научных конференций ‎(2 версии)
39. The ORL Database of Faces ‎(2 версии)
40. Причинность по Грейнджеру ‎(2 версии)
41. Кривая ошибок (ROC curve) ‎(2 версии)
42. Fundam LLM bioinf ‎(2 версии)
43. Критерий Ансари—Бредли ‎(2 версии)
44. Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020 ‎(2 версии)
45. Artificial Intelligence and Statistics (конференция) ‎(2 версии)
46. Достаточная оценка ‎(2 версии)
47. Методы машинного обучения и поиск достоверных закономерностей в данных (курс лекций, О.В. Сенько) ‎(2 версии)
48. RVM ‎(2 версии)
49. Обобщённая линейная модель ‎(2 версии)
50. Модель Брауна ‎(2 версии)

Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)