Воронцов К.В. Лекции по статистическим алгоритмам классификации

2007. — 37 с. Восстановление регрессии Метод наименьших квадратов Непараметрическая регрессия: ядерное сглаживание Метод наименьших квадратов и формула Надарая–Ватсона Выбор ядра и ширины окна Проблема выбросов: робастная непараметрическая регрессия Проблема краевых эффектов Многомерная линейная регрессия Нормальная система уравнений Сингулярное разложение Стандартизация данных...

Курс лекций. — Без выходных данных, 2007. Кластеризация и многомерное шкалирование. Алгоритмы кластеризации. Эвристические графовые алгоритмы. Функционалы качества кластеризации. Статистические алгоритмы. Иерархическая кластеризация. Многомерное шкалирование.

Курс лекций. — Без выходных данных, 2008. Вычислительные методы обучения по прецедентам. Рассмотрены варианты использования Байесовского и модифицированных алгоритмов классификации по прецедентам.

Вуз не указан, 2006. — 24 с. Искусственные нейронные сети . Однослойные нейронные сети. Естественный нейрон и его формальная модель. Методы обучения отдельного нейрона. Проблема полноты . Многослойные нейронные сети. Метод обратного распространения ошибок. Улучшение сходимости и качества градиентного обучения. Неградиентные методы обучения . Сети Кохонена. Модели конкурентного...

Выходные данные не известны. — 140 с. Введение: задачи обучения по прецедентам . Основные понятия и определения. Примеры прикладных задач. Байесовские методы классификации . Вероятностная постановка задачи классификации. Непараметрическая классификация. Нормальный дискриминантный анализ. Многомерное нормальное распределение. Разделение смеси распределений. Метрические методы...

2-e изд. — Пер. с англ. — М.: Вильямс, 2006. — 1104 с.: ил. В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию. В книге также...