LibreTimes

Search results for “лекции”

63 results

Алгебра 1. Лекция 4. Формальные степенные ряды и производящие функции

2026LectureAlexey Ilyin

В этой лекции рассматриваются формальные степенные ряды как алгебраический объект. Вводятся операции сложения, умножения, а также аналоги производной и интеграла. Ключевая идея лекции — применение этого аппарата для решения линейно-рекуррентных соотношений с помощью производящих функций, что демонстрируется на классическом примере чисел Фибоначчи.
0
00

Основные понятия и примеры прикладных задач

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Основные понятия и примеры прикладных задач. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Постановка задач обучения по прецедентам. Объекты и признаки. Типы шкал: бинарные, номинальные, порядковые, количественные.
0
00

Нейронные сети: градиентные методы оптимизации

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Нейронные сети: градиентные методы оптимизации. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Биологический нейрон, модель МакКаллока-Питтса как линейный классификатор. Функции активации.
0
00

Метод опорных векторов

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Метод опорных векторов. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Оптимальная разделяющая гиперплоскость. Понятие зазора между классами (margin).
0
00

Линейные модели регрессии

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Линейные модели регрессии. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Задача регрессии, многомерная линейная регрессия.
0
00

Обобщения линейных моделей

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Обобщения линейных моделей. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Метод Ньютона-Рафсона, метод Ньютона-Гаусса.
0
00

Отбор признаков, оценивание и выбор моделей

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Отбор признаков, оценивание и выбор моделей. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Цели и подходы отбора признаков. Фильтры, обёртки и встроенные методы.
0
00

Теория обобщающей способности

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Теория обобщающей способности. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Теория Вапника-Червоненкиса. Функционал равномерного отклонения частот ошибок. Функция роста, ёмкость семейства алгоритмов. Структурная минимизация риска.
0
00

Логические методы классификации

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Логические методы классификации. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Решающее дерево. Жадная нисходящая стратегия «разделяй и властвуй». Алгоритм ID3. Недостатки жадной стратегии и способы их устранения. Проблема переобучения.
0
00

Линейные ансамбли

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Линейные ансамбли. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Основные понятия: базовый алгоритм, корректирующая операция.
0
00

Продвинутые методы ансамблирования

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Продвинутые методы ансамблирования. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Виды ансамблей. Теоретические обоснования. Анализ смещения и разброса для простого голосования.
0
00

Оценивание плотности и байесовская классификация

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Оценивание плотности и байесовская классификация. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Параметрическое оценивание плотности. Многомерное нормальное распределение, геометрическая интерпретация.
0
00

Байесовская теория классификации

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Байесовская теория классификации. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Байесовская теория классификации. Оптимальный байесовский классификатор.
0
00

Кластеризация и частичное обучение

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Кластеризация и частичное обучение. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Постановка задачи кластеризации. Примеры прикладных задач. Типы кластерных структур.
0
00

Детекция аномалий и робастные методы

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Детекция аномалий и робастные методы. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Задачи выявления аномалий. Эвристические методы выявления аномалий. Алгоритм LOWESS.
0
00

Краткий итоговый обзор семестра

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Краткий итоговый обзор семестра. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Обзор постановок оптимизационных задач машинного обучения. Переобучение и регуляризация. Обучение с учителем. Обучение без учителя.
0
00

Глубокие нейронные сети

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Глубокие нейронные сети. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Обоснования глубоких нейронных сетей: выразительные возможности, скорость сходимости при избыточной параметризации.
0
00

Нейронные сети с обучением без учителя

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Нейронные сети с обучением без учителя. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Нейронная сеть Кохонена. Конкурентное обучение, стратегии WTA и WTM.
0
00