Наиболее часто редактировавшиеся страницы

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Ниже показаны 50 результатов, начиная с № 351.

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

  1. Вычисление матриц Якоби и Гессе ‎(22 версии)
  2. Генетический алгоритм ‎(22 версии)
  3. Группировка категорий и сегментация признаков в логистической регрессии (пример) ‎(22 версии)
  4. Математические методы анализа текстов (ВМК МГУ) / 2021 ‎(22 версии)
  5. Научные конференции ‎(22 версии)
  6. ChartLib ‎(22 версии)
  7. Machine Learning and Data Analysis (Strijov practice)/Group 074, Fall 2013 ‎(22 версии)
  8. Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2013 ‎(22 версии)
  9. Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2012 ‎(22 версии)
  10. Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2020 ‎(22 версии)
  11. Метод наименьших квадратов ‎(22 версии)
  12. Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2014 ‎(21 версия)
  13. Глубинное обучение (курс лекций)/2020 ‎(21 версия)
  14. Полигон алгоритмов/TODO-лист ‎(21 версия)
  15. Практикум на ЭВМ (317)/2019 (осень) ‎(21 версия)
  16. Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2016 ‎(21 версия)
  17. Конструктивное построение множества суперпозиций ‎(21 версия)
  18. Коэффициент корреляции Кенделла ‎(21 версия)
  19. Метод сопряжённых градиентов ‎(21 версия)
  20. Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014/3 ‎(21 версия)
  21. Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2021 ‎(21 версия)
  22. Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/правила для постоянных участников ‎(21 версия)
  23. Прогнозирование объемов продаж групп товаров (отчет) ‎(21 версия)
  24. Скользящий контроль ‎(21 версия)
  25. Достаточная статистика ‎(21 версия)
  26. Байесовский выбор моделей II (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 174, весна 2025 ‎(21 версия)
  27. SVM регрессия (пример) ‎(21 версия)
  28. Машинное обучение (В.В.Китов, РЭУ им.Плеханова) ‎(21 версия)
  29. Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2019 ‎(20 версий)
  30. Метод релевантных векторов ‎(20 версий)
  31. Логит-анализ ‎(20 версий)
  32. Биномиальное распределение с равновероятными успехами испытаний Бернулли ‎(20 версий)
  33. Теорема Новикова ‎(20 версий)
  34. Алгоритм FRiS-СТОЛП ‎(20 версий)
  35. Связанный Байесовский вывод ‎(20 версий)
  36. Введение в машинное обучение ‎(20 версий)
  37. Интерполяция каноническим полиномом ‎(20 версий)
  38. Критерий Шапиро-Уилка ‎(20 версий)
  39. Непрерывные морфологические модели и алгоритмы (курс лекций, Л.М. Местецкий) ‎(20 версий)
  40. Байесовский выбор моделей II (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 074, весна 2024 ‎(20 версий)
  41. Оптимальное прореживание нейронных сетей (пример) ‎(20 версий)
  42. Полигон алгоритмов/Пошаговая реализация собственного алгоритма ‎(20 версий)
  43. Оценивание плотности распределения ‎(20 версий)
  44. Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2021 ‎(20 версий)
  45. Вычисление гиперпараметров при различных гипотезах порождения данных (пример) ‎(19 версий)
  46. Порождение нелинейных регрессионных моделей (пример) ‎(19 версий)
  47. Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015/2 ‎(19 версий)
  48. Плоидность ‎(19 версий)
  49. Биномиальное распределение двух случайных величин ‎(19 версий)
  50. Метод Ньютона-Гаусса ‎(19 версий)

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

Источник — «http://recognition.su/wiki/index.php?title=%D0%A1%D0%BB%D1%83%D0%B6%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F:Mostrevisions»
Личные инструменты