Donazioni 15 September, 2024 – 1 Ottobre, 2024 Sulla raccolta fondi

Распознавание образов. Введение в методы статистического...

Main
Распознавание образов. Введение в...

Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения.

Мерков А.Б.

0 / 0

Quanto ti piace questo libro?

Qual è la qualità del file?

Scarica il libro per la valutazione della qualità

Qual è la qualità dei file scaricati?

Anno:

2019

Casa editrice:

URSS

Lingua:

russian

File:

PDF, 2.24 MB

IPFS:

,

russian, 2019

Leggi Online

La conversione in è in corso

La conversione in non è riuscita

Puoi essere interessati a

Мерков А.Б. — Введение в методы статистического обучения

Кухаренко Б. Г. — Интеллектуальные системы и технологии: учебное пособие

Тампель И.Б., Карпов А.А. — Автоматическое распознавание речи: Учебное пособие

Тампель И.Б., Карпов А.А. — Автоматическое распознавание речи: Учебное пособие

Тампель И.Б., Хитров М.В. — Автоматическое распознавание речи: Учебное пособие по дисциплине "Распознавание речи

Гладилин П. Е., Боченина К. О. — Технологии машинного обучения: Учебно-методическое пособие

Фу К. — Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин

Лиховидов В.Н. — Практический курс распознавания образов

Айвазян С.А. (отв.ред.) — II Всесоюзная научно-техническая конференция ''Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества продукции''. Тезисы докладов

Киселев Н.В. — Методы построения систем распознавания и классификации негауссовских сигналов

Глумов Н.И., Мясников В.В., Сергеев В.В. — Обнаружение и распознавание объектов на изображениях

Тампель И.Б., Хитров М.В. — Автоматическое распознавание речи. Учебное пособие по дисциплине "Распознавание речи"

Тампель И.Б., Карпов А.А. — Автоматическое распознавание речи

Терехов С.А. — Технологические аспекты обучения нейросетевых машин

Мерков А.Б. — О статистическом обучении

Червоненкис А.Я. — Теория обучения машин

Богатырев Л.Л. — Диагностика аварийных состояний электроэнергетических систем

Бидюк П.И. — Оценивание регрессионных моделей с помощью метода монте-карло для марковских цепей

Татур М.М., Одинец Д.Н. — Классификаторы в системах распознавания: прикладные аспекты синтеза и анализа

Тампель И.Б., Карпов А.А — Автоматическое распознавание речи.Учебное пособие

Коллектив авторов — Методы анализа данных

Воронцов К.В. — Лекции по методу опорных векторов

Местецкий Л.М. — Математические методы распознавания образов

И.В. Заенцев — Нейронные сети: основные модели

Жерон Орельен — Прикладное машинное обучение с помощью scikit-learn и tensorflow

— Ведение в социально - экономическую статистику. Учебник

ЗАЕНЦЕВ — НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ОСНОВНЫЕ МОДЕЛИ

Фукунага К.(Fukunaga) — Введение в статистическую теорию распознавания образов

Фомин Я.А. — Диагностика кризисного состояния предприятия

— Математические методы распознавания образов (ММРО-11): Сборник докладов 11-й Всероссийской конференции

Неймарк Ю.И. — Многомерная геометрия и распознавание образов

Саймон Хайкин — Нейронные сети. Полный курс

Флах П.( Flach ) — Машинное обучение. Построение алгоритмов, которые извлекают знания из данных

Анкур Пател — Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python

Андрей Бурков — Машинное обучение без лишних слов

Termini più frequenti

признаков

обучения

обучение

пространстве

векторов

распределения

вероятности

распределение

пространство

алгоритм

пространства

обучающего

распознавателей

классификации

последовательности

последовательностей

распознавания

вероятностей

регрессии

распознаватель

вероятность

качестве

обучающем

параметров

значения

обучающих

классификатор

распределений

распознавателя

www.recognition.mccme.ru