Локальная карта сайта

• AUC-ROC
• CART (Classification and regression tree)
• DB-scan
• EM-алгоритм
• K-means
• ROC-кривая
• Алгоритм сеточной кластеризации
• Анализ данных
• Ансамбли моделей
• Ансамблирование простым голосованием: предельный случай
• Байесовский подход минимальной цены (Bayes decision rule)
• Байесовский подход минимальной цены (теормин)
• Билеты к экзамену по ММРО (МГУ ВМК ММП, 5 семестр, 2016-2017)
• Билеты к экзамену по ММРО (МГУ ВМК ММП, 6 семестр, 2016-2017)
• Бустинг: AdaBoost
• Гауссов классификатор
• Генетический отбор признаков
• Градиентный бустинг
• Гребневая регрессия (Ridge regression)
• Декоррелирующее преобразование (Whitening)
• Дискриминантная функция
• Задача классификации
• Классификация с кодированием целевой переменной
• Критерий информативности (Impurity function)
• Кросс-валидация (Cross-validation)
• Линейная регрессия
• Линейный классификатор
• Логистическая регрессия
• Матрица ошибок (Confusion matrix)
• Матрица штрафов (Сost matrix)
• Машинное обучение вики
• Метод ближайших соседей (kNN)
• Метод главных компонент (Principal component analysis)
• Метод максимального правдоподобия (Maximum likelihood estimation)
• Метод минимизации эмпирического риска (Empirical risk minimization)
• Метод опорных векторов (Support vector machine)
• Методы многоклассовой классификации
• Методы фильтрации обучающей выборки
• Метрики
• Метрики "важности" признаков (Importances)
• Модель Бернулли
• Мультиномиальная модель
• Нелинейное снижение размерности
• Обучение с учителем (Supervised learning)
• Отбор признаков
• Отступ (для классификатора)
• Оценка качества кластеризации
• Оценки классификаторов
• Переобучение (Overfitting)
• Полезные материалы
• Последовательный отбор признаков
• Правила оформления статей
• Предположение "наивного Байеса"
• Признаковое представление документов
• Проклятие размерности
• Разложение среднеквадратичной ошибки на смещение и дисперсию (Bias-Variance decomposition)
• Разреженное SVD разложение
• Расстояние Кульбака — Лейблера
• Регрессия
• Регуляризация
• Решающее дерево (Decision tree)
• Решающие правила в дереве Cart и алгоритм их выбора. Возможные критерии перемешанности классов и откликов в задачи регрессии (теормин)
• Робастная регрессия (Robust regression)
• Связь с методом К-средних
• Сингулярное разложение (SVD)
• Сокращённое сингулярное разложение
• Структурирование пространства признаков
• Теоретический минимум к экзамену по ММРО (МГУ ВМК ММП, 5 семестр, 2016-2017)
• Теоретический минимум к экзамену по ММРО (МГУ ВМК ММП, 6 семестр, 2016-2017)
• Теория выпуклости
• Типы моделей
• Формула Надарая-Ватсона
• Функция потерь (Loss function)
• Ядерное сглаживание для оценки плотности
• Ядерное сглаживание для оценки плотности (теормин)
• Ядра (Kernels)