Статьи с наименьшим количеством изменений
Материал из MachineLearning.
Ниже показаны 50 результатов, начиная с № 1.
Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
- KNN (2 версии)
- Извлечение информации из изображений (курс лекций, И.Б. Гуревич) (2 версии)
- Reality check Уайта (2 версии)
- Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 7 (2 версии)
- Козлов, Валерий Васильевич (2 версии)
- Критерий Ансари—Бредли (2 версии)
- SVD (2 версии)
- Глубинное обучение (курс лекций)/2018 (2 версии)
- Алгоритм ФОРЭЛ (2 версии)
- Закон больших чисел (2 версии)
- Методы дихотомии (2 версии)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2012-2013 уч. года (оссенний семестр) (2 версии)
- Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-23 (2 версии)
- Достаточность (2 версии)
- Группа YАД, весна 2016 (2 версии)
- Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2020 (2 версии)
- Бонгард, Михаил Моисеевич (2 версии)
- Математические методы распознавания образов (конференция)/ММРО-16. Все доклады (2 версии)
- Причинность по Грейнджеру (2 версии)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2013-2014 уч. года (2 версии)
- Гипотеза сдвига (2 версии)
- Перфонтана (2 версии)
- Knowledge Discovery and Data Mining (конференция) (2 версии)
- Практикум на ЭВМ (317)/2012-2013 (2 версии)
- IAPR (2 версии)
- Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К.В.Воронцов)/2010 (2 версии)
- Optimal brain surgery (2 версии)
- Функция конкуретнтного сходства (2 версии)
- Бонгард Михаил (2 версии)
- Псевдообратная матрица (2 версии)
- Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Стажировки (2 версии)
- Баейсовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020 (2 версии)
- Критерии Жанга (2 версии)
- LARS (2 версии)
- Сообщения по прикадной математике ВЦ РАН (стилевой файл) (2 версии)
- Интеллектуализация обработки информации (2 версии)
- Теория Вапника-Червоненкиса (2 версии)
- Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, А.Н.Гнеушев)/Вопросы 2 семестр (2 версии)
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)\Программное обеспечение интеллектуального анализа данных (2 версии)
- Семинар Ветрова (2 версии)
- Методы машинного обучения (А. И. Майсурадзе) (2 версии)
- Доверительные интервалы для параметров регрессии (2 версии)
- MNIST database of handwritten digits (2 версии)
- Логическая закономерность (2 версии)
- Глубинное обучение (курс лекций)/2016 (2 версии)
- Несмещенная оценка (2 версии)
- Ядерное сглаживание (2 версии)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, 2009) (2 версии)
- P-Value (2 версии)
- Расщепление транспортных потоков (2 версии)
Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)

