Загрузка страницы
Все видеоНовые видеоПопулярные видеоКатегории видео

009. Байесовская теория классификации и методы восстановления плотности - К.В. Воронцов

Курс "Машинное обучение" является одним из основных курсов Школы, поэтому он является обязательным для всех студентов ШАД.

Лектор: Константин Вячеславович Воронцов, старший научный сотрудник Вычислительного центра РАН. Заместитель директора по науке ЗАО "Форексис". Заместитель заведующего кафедрой «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ. Доцент кафедры "Математические методы прогнозирования" ВМиК МГУ. Эксперт компании "Яндекс". Доктор физико-математических наук.

Программу курса можно посмотреть по ссылке: http://shad.yandex.ru/program/machine_learning.xml

Видео 009. Байесовская теория классификации и методы восстановления плотности - К.В. Воронцов канала Компьютерные науки
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
22 декабря 2014 г. 19:54:11
01:18:58
Компьютерные науки
Теги
Правообладателям
Жалоба
Комментарии
Другие видео канала
Разведочный информационный поиск и тематическое моделирование - Константин ВоронцовРазведочный информационный поиск и тематическое моделирование - Константин Воронцов008. Прогнозирование временных рядов - К.В. Воронцов008. Прогнозирование временных рядов - К.В. Воронцов011. Байесовская теория классификации. Логическая регрессия. Восстановление смеси плотностей011. Байесовская теория классификации. Логическая регрессия. Восстановление смеси плотностей007. Нелинейная регрессия - К.В. Воронцов007. Нелинейная регрессия - К.В. ВоронцовНепараметрическая статистикаНепараметрическая статистикаГлубинное обучение. Введение. Школа анализа данных, ЯндексГлубинное обучение. Введение. Школа анализа данных, ЯндексГлубинное обучение. Оптимизация для глубинного обучения. Школа анализа данных, ЯндексГлубинное обучение. Оптимизация для глубинного обучения. Школа анализа данных, ЯндексГлубинное обучение. Сверточные нейросети в компьютерном зрении. Школа анализа данных, ЯндексГлубинное обучение. Сверточные нейросети в компьютерном зрении. Школа анализа данных, ЯндексВведение в статистическое обучение (с применением R - обзор книги)Введение в статистическое обучение (с применением R - обзор книги)Глубинное обучение. Представления внутри сверточных нейросетей. Школа анализа данных, ЯндексГлубинное обучение. Представления внутри сверточных нейросетей. Школа анализа данных, Яндекс027. Машинное обучение в киберспорте. Dota Science — Кирилл Неклюдов027. Машинное обучение в киберспорте. Dota Science — Кирилл НеклюдовГлубинное обучение. Латентные глубокие модели. Школа анализа данных, ЯндексГлубинное обучение. Латентные глубокие модели. Школа анализа данных, ЯндексНаучный митап Yandex ResearchНаучный митап Yandex ResearchГлубинное обучение. Adversarial learning. Школа анализа данных, ЯндексГлубинное обучение. Adversarial learning. Школа анализа данных, ЯндексГлубинное обучение. Глубинное обучение для 3D-реконструкции. Школа анализа данных, ЯндексГлубинное обучение. Глубинное обучение для 3D-реконструкции. Школа анализа данных, ЯндексГлубинное обучение. Сверточные нейросети. Школа анализа данных, ЯндексГлубинное обучение. Сверточные нейросети. Школа анализа данных, ЯндексПисьменный разбор экзамена ШАД. Задача 8. Рёбра в графеПисьменный разбор экзамена ШАД. Задача 8. Рёбра в графеПрограммирование ретрокомпьютеров: сборка демоПрограммирование ретрокомпьютеров: сборка демоРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 1. Предел отношенияРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 1. Предел отношения
Статистика портала
Яндекс.Метрика
© 2008-2024 «Информационно-развлекательный портал города Верхняя Салда»
| Карта портала | Реклама | Контакты | Сообщить об ошибке | Соглашения
salda.ws salda.ws@mail.ru
Сейчас на сайте: 512 Статистика портала