Описание:Курс дает базовые знания по методам распознавания образов и машинному обучению. Основной акцент курса сделан на задачах предсказания дискретных величин (классификация) и непрерывных величин (регрессия), хотя в курсе также подробно рассматриваются смежные области - эффективное снижение размерности пространства, выделение наиболее значимых признаков для предсказания, методы оценивания вероятностных распределений и кластеризация.
Курс читается студентам 3 курса кафедры «Математические методы прогнозирования» ВМиК МГУ, магистрам, зачисленным на эту кафедру, и не проходивших ранее аналогичных курсов, а также для вольнослушателей. Курс длится один год и по нему проводятся 2 экзамена - в конце первого и в конце второго семестра. На материал данного курса опираются последующие кафедральные курсы.
По изложению рассматриваются математические основы методов, лежащие в их основе предположения о данных, взаимосвязи методов между собой и особенности их практического применения.