Машинное обучение вики

Ниже показано до 50 результатов в диапазоне от 1 до 50.

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

  1. (история) ‎Анализ данных ‎[0 байт]
  2. (история) ‎Обучение с учителем (Supervised learning) ‎[22 байта]
  3. (история) ‎Кросс-валидация (Cross-validation) ‎[94 байта]
  4. (история) ‎Переобучение (Overfitting) ‎[190 байт]
  5. (история) ‎Оценка качества кластеризации ‎[241 байт]
  6. (история) ‎Полезные материалы ‎[310 байт]
  7. (история) ‎Связь с методом К-средних ‎[548 байт]
  8. (история) ‎Формула Надарая-Ватсона ‎[861 байт]
  9. (история) ‎Дискриминантная функция ‎[988 байт]
  10. (история) ‎Матрица штрафов (Сost matrix) ‎[1290 байт]
  11. (история) ‎Декоррелирующее преобразование (Whitening) ‎[1392 байта]
  12. (история) ‎Логистическая регрессия ‎[1496 байт]
  13. (история) ‎Признаковое представление документов ‎[1515 байт]
  14. (история) ‎Метрики ‎[1561 байт]
  15. (история) ‎K-means ‎[1707 байт]
  16. (история) ‎Алгоритм сеточной кластеризации ‎[1766 байт]
  17. (история) ‎DB-scan ‎[1766 байт]
  18. (история) ‎Последовательный отбор признаков ‎[1772 байта]
  19. (история) ‎Градиентный бустинг ‎[1999 байт]
  20. (история) ‎Теоретический минимум к экзамену по ММРО (МГУ ВМК ММП, 6 семестр, 2016-2017) ‎[2169 байт]
  21. (история) ‎Регуляризация ‎[2191 байт]
  22. (история) ‎Предположение "наивного Байеса" ‎[2310 байт]
  23. (история) ‎Расстояние Кульбака — Лейблера ‎[2325 байт]
  24. (история) ‎Критерий информативности (Impurity function) ‎[2357 байт]
  25. (история) ‎Ансамблирование простым голосованием: предельный случай ‎[2537 байт]
  26. (история) ‎Функция потерь (Loss function) ‎[2674 байта]
  27. (история) ‎Матрица ошибок (Confusion matrix) ‎[2715 байт]
  28. (история) ‎Ядерное сглаживание для оценки плотности (теормин) ‎[2820 байт]
  29. (история) ‎CART (Classification and regression tree) ‎[2858 байт]
  30. (история) ‎Байесовский подход минимальной цены (теормин) ‎[2974 байта]
  31. (история) ‎Метод минимизации эмпирического риска (Empirical risk minimization) ‎[3038 байт]
  32. (история) ‎Ядра (Kernels) ‎[3088 байт]
  33. (история) ‎Решающие правила в дереве Cart и алгоритм их выбора. Возможные критерии перемешанности классов и откликов в задачи регрессии (теормин) ‎[3091 байт]
  34. (история) ‎Разложение среднеквадратичной ошибки на смещение и дисперсию (Bias-Variance decomposition) ‎[3139 байт]
  35. (история) ‎AUC-ROC ‎[3142 байта]
  36. (история) ‎Генетический отбор признаков ‎[3232 байта]
  37. (история) ‎Типы моделей ‎[3368 байт]
  38. (история) ‎Методы многоклассовой классификации ‎[3415 байт]
  39. (история) ‎Отступ (для классификатора) ‎[3443 байта]
  40. (история) ‎Линейная регрессия ‎[3451 байт]
  41. (история) ‎Правила оформления статей ‎[3479 байт]
  42. (история) ‎Классификация с кодированием целевой переменной ‎[3499 байт]
  43. (история) ‎Мультиномиальная модель ‎[3549 байт]
  44. (история) ‎Метод максимального правдоподобия (Maximum likelihood estimation) ‎[3555 байт]
  45. (история) ‎Модель Бернулли ‎[3658 байт]
  46. (история) ‎Разреженное SVD разложение ‎[3805 байт]
  47. (история) ‎Проклятие размерности ‎[3926 байт]
  48. (история) ‎Линейный классификатор ‎[4140 байт]
  49. (история) ‎Задача классификации ‎[4218 байт]
  50. (история) ‎Теория выпуклости ‎[4395 байт]

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