Вопросы к экзамену по Машинному обучению
- Формальная модель машинного обучения
- Функционал качества в обучении по прецедентам
- Модели обучения по прецедентам
- Обобщенный метрический классификатор: принцип работы и примеры применения
- Метод ближайшего соседа в машинном обучении
- Метод потенциальных функций
- Метод парзеновского окна
- Оптимальный байесовский классификатор
- Наивный байесовский классификатор
- Нормальный дискриминантный анализ
- EM - алгоритм
- Линейный классификатор и линейная регрессия
- Метод стохастического линейного спуска
- Логистическая регрессия
- Машина опорных векторов
- Решающие деревья в машинном обучении
- Нейронные сети в машинном обучении
- Сверточные сети в задачах машинного обучения
Рекомендуемая литература для подготовки к экзамену по Машинному обучению
Личное наблюдение - использовать habr, Wikipedia и прочие сайты для грамотной подготовки не совсем целесообразно. Если на сайте-почти-иноагенте "Википедия" хоть както грамотно пишут, но кратко, то на Хабре большая часть
статей в области Машинного обучения и Нейронных сетей не выдерживает ни какой критики! Разбирайтесь по классическим учебникам.
| Раздел "Классическая теория распознавания образов"
|
|
| Раздел "Классические нейронные сети"
|
|
| Раздел "Сверточные нейронные сети"
|
|
|
