Лектор: Никита Волков

Курс проходит по субботам 16:20-19:10 в 432 ГК. По некоторым неделям занятия проводиться не будут. Начало 21 сентября.

Внимание! Время занятий и дата начала изменены.

Требования к слушателям: 4 курс и старше; знания теории вероятностей, математической статистики, основ машинного обучения.

Кафедра дискретной математики.

Байесовские методы основаны на теореме Байеса, опубликованной в 1763 году. Несмотря на это, методы анализа данных, использующие ее, получили широкое распространение только к концу 20 века. Зачастую расчеты в подобных методах требуют больших вычислительных затрат, что стало возможным с развитием компьютерных технологий. Курс посвящен рассмотрению основных методов байесовского подхода в статистике и машинном обучении. Рассматриваются байесовские аналоги основных подходов и методов, их преимущества и недостатки. Также в курсе изучается иерархия приближенных процедур для оценки параметров в байесовском подходе.


Содержание

Занятия

Занятия по курсу точно не будут проводиться 16 и 30 ноября, а так же в две недели октября.

Домашние задания

Литература и полезные ссылки