// TODO: эту часть readme вкинуть в 2020-2021
| Название файла | Содержание файла |
|---|---|
| bin1.py | Расчет ошибкок наивного байесовского классификатора для бинарного случая |
| gsv1.py | Расчет ошибкок для распознавания ГСВ с одинковыми матрицами ковариации |
| gsv2.py | Расчет ошибкок для распознавания ГСВ с различными матрицами ковариации |
| isp*.py | Различные расчеты кол-ва испытания с разными условиями |
| naiv_baies.py | Расчет ошибкок наивного байесовского классификатора, когда функции правдоподобия имеют экспоненциальный вид |
Аналогично лежит код для матлаба, имеет схожие названия
Планируется переписать также все алгоритмы, данные в учебнике, но это вопрос времени, сил и желания
На них есть указатели при ответах на вопросы.
- Папка с файлами на gdrive
- Папка с файлами в этом репозитории
Плюс там есть эти лекции в формате html
(у нас в курсе на мудле были в отдельной группе, скорее всего источники всех красиво оформленных файлов лекций)
Тут
Прямые ссылки на файлы (в репозитории):
- Лекция 1
- Лекция 2
- Лекция 3
- Лекция 4
- Лекция 5
- Лекция 6
- Лекция 7
- Лекция 8
- Лекция 9
- Лекция 10
- Лекция 11
- Лекция 12
- Лекция 13