Главная arrow книги arrow Копия Глава 20. Статистические методы обучения
Копия Глава 20. Статистические методы обучения
Название
Библиографические и исторические заметки
Многослойные нейронные сети с прямым распространением
Модели ближайшего соседа
Наивные байесовские модели
Нейронные сети
Неконтролируемая кластеризация: определение в процессе обучения смешанных гауссовых распределений
Обучение байесовским параметрам
Обучение байесовских сетей со скрытыми переменными
Обучение на основе экземпляра
Обучение параметрам с максимальным правдоподобием: непрерывные модели
Обучение параметрам с помощью метода максимального правдоподобия: дискретные модели
Обучение с помощью полных данных
Обучение с помощью скрытых переменных: алгоритм ЕМ
Обучение скрытых марковских моделей
Общая форма алгоритма ЕМ
Однослойные нейронные сети с прямым распространением (персептроны)
Определение в процессе обучения структур нейронных сетей
Определение путем обучения структур байесовских сетей
Определение с помощью обучения структур байесовских сетей со скрытыми переменными
Практический пример: распознавание рукописных цифр
Резюме
Статистические методы обучения
Статистическое обучение
Структуры сетей
Элементы в нейронных сетях
Ядерные машины
Ядерные модели
 
<< В начало < Предыдущая 1 Следующая > В конец >>
Всего 1 - 27 из 27