首页  手机版添加到桌面!

Machine Learning Машинное обучение. Курс от Яндекса. Воронцов Константин Вячеславович

  1. 16 Оценки обобщающей способностиMA_25.09.2012_L_compressed.mp41.92 GB
  2. 19 Логические алгоритмы классификации. Решающие деревьяMA_16.10.2012_L_compressed.mp41.91 GB
  3. 17 Методы отбора признаков. Отбор признаковMA_02.10.2012_L_compressed.mp41.91 GB
  4. 23 Тематическое моделирование часть 1MA_06.11.2012_L_compressed.mp41.91 GB
  5. 22 Коллаборативные итерацииMA_30.10.2012_L_compressed.mp41.9 GB
  6. 25 Обучение с подкреплениемMA_20.11.2012_L_compressed.mp41.9 GB
  7. 24 Тематическое моделирование часть 2MA_13.11.2012_L_compressed.mp41.9 GB
  8. 13 Методы частичного обученияMA08052012Lcompressed.mp41.89 GB
  9. 12 Алгоритмы кластеризацииMA24042012Lcompressed.mp41.88 GB
  10. 11 Нейронные сетиMA17042012Lcompressed.mp41.88 GB
  11. 09 Методы восстановления регрессииMA03042012Lcompressed.mp41.88 GB
  12. 10 Прогнозирование временных рядовMA10042012Lcompressed.mp41.88 GB
  13. 18 Логические алгоритмы классификацииMA_09.10.2012_L_compressed.mp41.86 GB
  14. 21 Поиск ассоциативных правилMA_23.10.2012_L2_compressed.mp41.86 GB
  15. 06 Линейные алгоритмы классификацииMA13032012L2compressed.mp41.86 GB
  16. 01 Основные понятия и примеры прикладных задачЛекция 14.02.mp41.86 GB
  17. 20 Логические алгоритмы классификации. Взвешенное голосованиеMA_23.10.2012_L_compressed.mp41.86 GB
  18. 02 Байесовские алгоритмы классификации, непараметрические методыMA21022012Lnewcompressed.mp41.85 GB
  19. 03 Параметрические методы, нормальный дискриминантный анализMA28022012Lcompressed.mp41.84 GB
  20. 07 Метод опорных векторов SVMMA20032012Lcompressed.mp41.84 GB
  21. 05 Метрические алгоритмы классификацииMA13032012L1compressed.mp41.84 GB
  22. 08 Линейные методы классификации обобщения и обзорMA27032012Lcompressed.mp41.83 GB
  23. 14 Композиции классификаторов. Бустинг часть 1MA_04092012_L_compressed.mp41.76 GB
  24. 15 Композиции классификаторов. Бустинг часть 2MA_11092012_L_compressed.mp41.75 GB
  25. 04 EM-алгоритм и сеть радиальных базисных функцийMA06032012S.mpg1.13 GB
  26. 00 ВступлениеМашинное обучение.mp477.92 MB
  27. _docsVoron-ML-TopicModels-slides.pdf3.5 MB
  28. _docsVoron-ML-1.pdf3 MB
  29. _docsVoron-ML-Bayes-slides.pdf2.52 MB
  30. _docsVoron-ML-Lin-slides.pdf2.28 MB
  31. _docsVoron-ML-Modeling-slides.pdf1.96 MB
  32. _docsVoron-ML-NeuralNets-slides.pdf1.79 MB
  33. _docsVoron-ML-Metric-slides.pdf1.59 MB
  34. _docsVoron-ML-Logic-slides.pdf1.38 MB
  35. _docsVoron-ML-CF.pdf1.18 MB
  36. _docsVoron-ML-Compositions.pdf1.04 MB
  37. _docsVoron-ML-AssocRules-slides.pdf1.03 MB
  38. _docsVoron-ML-Compositions-slides.pdf1.03 MB
  39. _docsVoron-ML-Clustering-slides.pdf1 MB
  40. _docsVoron-ML-regression-slides.pdf871.46 KB
  41. _docsVoron-ML-Intro-slides.pdf835.94 KB
  42. _docsVoron-ML-RL-slides.pdf832.32 KB
  43. _docsVoron-ML-TopicModels.pdf811.93 KB
  44. _docsVoron-ML-SSL.pdf678.73 KB
  45. _docsVoron-ML-Logic.pdf624.74 KB
  46. _docsVoron-ML-Modeling.pdf329.82 KB
  47. _docs_Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов).htm144.54 KB
  48. _docsmachine_learning.xml23.99 KB
  49. _docs_readme.txt1.06 KB