Статьи с наименьшим количеством изменений

Ниже показаны 50 результатов, начиная с № 71.

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

71. Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2020 ‎(2 версии)
72. Ядерное сглаживание ‎(2 версии)
73. MNIST database of handwritten digits ‎(2 версии)
74. ВМК МГУ ‎(2 версии)
75. Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Подготовка статьи к публикации на английском языке ‎(2 версии)
76. Закон больших чисел ‎(2 версии)
77. М-оценка ‎(2 версии)
78. Глубинное обучение (курс лекций)/2018 ‎(2 версии)
79. Intelligent Data Processing: Theory and Practice/2016/ ‎(2 версии)
80. Московский физико-технический институт (государственный университет) ‎(2 версии)
81. CBCL Face Data ‎(2 версии)
82. Критерий асимметрии и эксцесса ‎(2 версии)
83. Группа YАД, весна 2016 ‎(2 версии)
84. MOTP ‎(2 версии)
85. Практикум на ЭВМ (417) ‎(2 версии)
86. Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Презентации ‎(2 версии)
87. Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020 ‎(2 версии)
88. Прогнозирование ‎(2 версии)
89. Бонгард, Михаил Моисеевич ‎(2 версии)
90. Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/до 2017, ВМК ‎(2 версии)
91. Artificial Intelligence and Statistics (конференция) ‎(2 версии)
92. Математические модели и методы управления сложных систем (курс лекций, В.И.Цурков) ‎(2 версии)
93. Сложение большого множества чисел, существенно отличающихся по величине ‎(2 версии)
94. Методы машинного обучения (А. И. Майсурадзе) ‎(2 версии)
95. Доверительные интервалы для параметров регрессии ‎(2 версии)
96. Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2018 ‎(2 версии)
97. Правило Хэбба ‎(2 версии)
98. МГУА ‎(2 версии)
99. Бонгард Михаил ‎(2 версии)
100. ARMA ‎(2 версии)
101. Optimal brain surgery ‎(2 версии)
102. Интеллектуализация обработки информации ‎(2 версии)
103. Комбинаторная теория переобучения ‎(2 версии)
104. Вероятность ‎(2 версии)
105. Методы машинного обучения и поиск достоверных закономерностей в данных (курс лекций, О.В. Сенько) ‎(2 версии)
106. Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень/Лабораторная работа 2 ‎(2 версии)
107. Кривая ошибок (ROC curve) ‎(2 версии)
108. Информационные технологии и системы (конференция) ‎(2 версии)
109. Модель Брауна ‎(2 версии)
110. Метод парзеновского окна (пример) ‎(2 версии)
111. Обобщённая линейная модель ‎(2 версии)
112. Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2010 ‎(2 версии)
113. Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2010-2011 уч. года (весенний семестр) ‎(2 версии)
114. Технология активных баз знаний (курс лекций, С.К.Дулин) ‎(2 версии)
115. Критерий Ансари—Бредли ‎(2 версии)
116. Баейсовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020 ‎(2 версии)
117. Эффективность ‎(2 версии)
118. COIL-20 ‎(2 версии)
119. Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2010 ‎(2 версии)
120. Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов ‎(2 версии)

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