Статьи с наименьшим количеством изменений

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Ниже показаны 50 результатов, начиная с № 21.

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

  1. Как обучаются машины? Научно-популярная статья ‎(2 версии)
  2. Нейросети ‎(2 версии)
  3. RVM ‎(2 версии)
  4. Теория Вапника-Червоненкиса ‎(2 версии)
  5. Vetrovsem ‎(2 версии)
  6. Учебная литература по анализу данных и машинному обучению (рекомендации) ‎(2 версии)
  7. Основы искусственного интеллекта и систем, основанных на знаниях (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)/Вопросы ‎(2 версии)
  8. SOIL-47 ‎(2 версии)
  9. Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень/Лабораторная работа 2 ‎(2 версии)
  10. Вероятность ‎(2 версии)
  11. Бонгард Михаил ‎(2 версии)
  12. Московский физико-технический институт (государственный университет) ‎(2 версии)
  13. Функция конкуретнтного сходства ‎(2 версии)
  14. Козлов, Валерий Васильевич ‎(2 версии)
  15. VisTex ‎(2 версии)
  16. CBCL Face Data ‎(2 версии)
  17. Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2011-2012 уч. года (осенний семестр) ‎(2 версии)
  18. SOM ‎(2 версии)
  19. Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2018 ‎(2 версии)
  20. Журнал вычислительной математики и математической физики ‎(2 версии)
  21. Практикум на ЭВМ (417) ‎(2 версии)
  22. Двухфакторная непараметрическая модель для неполных данных ‎(2 версии)
  23. Критерий Хартли ‎(2 версии)
  24. Трансдукция ‎(2 версии)
  25. Прогнозирование ‎(2 версии)
  26. Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/3 ‎(2 версии)
  27. Jerry Wu Photometric Image Database ‎(2 версии)
  28. Reality check Уайта ‎(2 версии)
  29. Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/до 2017, ВМК ‎(2 версии)
  30. Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)\Программное обеспечение интеллектуального анализа данных ‎(2 версии)
  31. Сложение большого множества чисел, существенно отличающихся по величине ‎(2 версии)
  32. Градиентный бустинг ‎(2 версии)
  33. Критерий Клотца ‎(2 версии)
  34. Методы машинного обучения (А. И. Майсурадзе) ‎(2 версии)
  35. SVD ‎(2 версии)
  36. Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2010 ‎(2 версии)
  37. Artificial Intelligence and Statistics (конференция) ‎(2 версии)
  38. Логическая закономерность ‎(2 версии)
  39. ВЦ РАН ‎(2 версии)
  40. Правило Хэбба ‎(2 версии)
  41. Баейсовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020 ‎(2 версии)
  42. Модель Брауна ‎(2 версии)
  43. Ядерное сглаживание ‎(2 версии)
  44. ARMA ‎(2 версии)
  45. Достаточная оценка ‎(2 версии)
  46. Методы машинного обучения и поиск достоверных закономерностей в данных (курс лекций, О.В. Сенько) ‎(2 версии)
  47. Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2012-2013 уч. года (осенний семестр) ‎(2 версии)
  48. Метод парзеновского окна (пример) ‎(2 версии)
  49. International Conference on Data Mining (конференция) ‎(2 версии)
  50. Журнал по исследованию изображений (SIAM Journal on Imaging Sciences) ‎(2 версии)

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

Личные инструменты