Участник:Kropotov

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(+ ссылка на страницу с публикациями)
(+ первая версия библиотеки glm)
Строка 19: Строка 19:
== Программные реализации ==
== Программные реализации ==
 +
==== Обобщенные линейные модели ====
 +
 +
Реализация ряда классических алгоритмов решения задач классификации и регрессии на основе обобщенных линейных моделей, таких как байесовская линейная/логистическая регрессия, метод релевантных векторов и вариационный метод релевантных векторов. Эти алгоритмы просты в использовании и, как правило, обладают высокой скоростью работы. С их помощью можно решать задачи классификации и регрессии, а также осуществлять отбор значимых признаков.
 +
 +
Скачать: [[Media:Glm_105.RAR|glm V1.05 (RAR, 243 Кб)]]
== Учебные курсы ==
== Учебные курсы ==

Версия 17:41, 30 декабря 2010


    Кропотов Дмитрий Александрович

м.н.с. Вычислительного Центра РАН

Написать письмо.

Научные интересы

Публикации

Список публикаций см. здесь.

Программные реализации

Обобщенные линейные модели

Реализация ряда классических алгоритмов решения задач классификации и регрессии на основе обобщенных линейных моделей, таких как байесовская линейная/логистическая регрессия, метод релевантных векторов и вариационный метод релевантных векторов. Эти алгоритмы просты в использовании и, как правило, обладают высокой скоростью работы. С их помощью можно решать задачи классификации и регрессии, а также осуществлять отбор значимых признаков.

Скачать: glm V1.05 (RAR, 243 Кб)

Учебные курсы

Спецкурс «Байесовские методы машинного обучения»
Спецкурс «Структурные методы анализа изображений и сигналов»
Спецсеминар «Байесовские методы машинного обучения»

Личные инструменты