Курсы
Лекторы
Школьникам
О проекте
Войти
Главная
/
Курсы
/
Методы машинного обучения в анализе изображений и временных рядов
/
Лекция 3. Байесовский классификатор. Метод максимального правдоподобия. Априорная и апостериорная информация
Проверка статистических гипотез
x 1.00
Информатика
Методы машинного обучения в анализе изображений и временных рядов
Лекция 3. Байесовский классификатор. Метод максимального правдоподобия. Априорная и апостериорная информация
Дмитриев
Константин Вячеславович
Предыдущая лекция
Следующая лекция
00:19
Проверка статистических гипотез
32:00
Принятие решений в бинарной ситуации, при нескольких возможных исходах
50:36
Оценка постоянных параметров сигнала. Байесовский подход
1:03:31
Наблюдения параметра на фоне гауссового шума
1:17:56
Метод моментов и метод максимального правдоподобия
Конспект лекции
Скачать
PDF не найден.
Курсы
Лекторы
Школьникам
О проекте
Контакты
Свяжитесь с нами
Отправить
2025 МГУ имени М.В. Ломоносова
Условия использования сайта
Сведения об образовательной организации
Нашли ошибку?