Основы байесовского вывода 2026
Это курс об основах байесовского вывода и вероятностных моделях в машинном обучении, представленный на Факультете математики и компьютерных наук Санкт-Петербургского государственного университета осенью 2026 года.
1
История AI, его вероятностный смысл и байесовский вывод
September 4, 2026
1
История AI, его вероятностный смысл и байесовский вывод
September 4, 2026
От первых идей AI к вероятностным моделям и формуле Байеса на примере монетки.
2
Байесовский вывод для монетки
September 11, 2026
2
Байесовский вывод для монетки
September 11, 2026
Правдоподобие, ML и MAP, бета-распределение и парадоксы условной вероятности.
3
Сопряжённые априорные распределения и линейная регрессия
September 18, 2026
3
Сопряжённые априорные распределения и линейная регрессия
September 18, 2026
Бета-распределения как априорные. Метод наименьших квадратов и нелинейные признаки.
4
Линейная регрессия
September 25, 2026
4
Линейная регрессия
September 25, 2026
Переобучение, регуляризация и байесовский вывод: от весов модели к предсказаниям.
5
Предсказания и классификация
October 16, 2026
5
Предсказания и классификация
October 16, 2026
Предсказательное распределение, дискриминант Фишера, LDA и QDA.
6
Логистическая регрессия: идея, правдоподобие, IRLS, предсказательное распределение
October 23, 2026
6
Логистическая регрессия: идея, правдоподобие, IRLS, предсказательное распределение
October 23, 2026
Логистическая регрессия и её байесовская аппроксимация.
7
Статистическая теория принятия решений
October 30, 2026
7
Статистическая теория принятия решений
October 30, 2026
Байесовские решения, функции потерь, смещение и разброс.