Распознавание образов. Введение в методы статистического...

Main
Распознавание образов. Введение в...

Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения.

Мерков А.Б.

0 / 0

Колко ви харесва тази книга?

Какво е качеството на файла?

Изтеглете книгата за оценка на качеството

Какво е качеството на изтеглените файлове?

Година:

2019

Издателство:

URSS

Език:

russian

Файл:

PDF, 2.24 MB

IPFS:

,

russian, 2019

Четете Онлайн

Изтегляне (pdf, 2.24 MB)

Преобразуването в се извършва

Преобразуването в е неуспешно

Може да се интересувате от

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

Най-често използвани термини

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