Klasyfikator bayesowski, naiwność, m-estymata, klasyfikacja tekstów, atrybuty nominalne i numeryczne

Klasyfikatory minimalnoodległościowe, k-NN, najbliższy sąsiad, klątwa 㘑 wymiarowości, CBR, IBL, VDM

Twierdzenie Bayesa - Najważniejszy wzór w Medycynie, Psychologii i ogólnie Nauce.

Python – podstawy: listy, krotki, słowniki, zbiory, pętle, funkcje, generatory, pliki, konteksty

Krótkie wyjaśnienie zasady działania naiwnego klasyfikatora Bayesa

Optymalizacja – podstawy złożoności obliczeniowej. Klasy P i NP. Heurystyka, losowy i wyczerpujący.

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Как работала машина "Энигма"?

Wiedza niedoskonała w AI, zbiór rozmyty, logika rozmyta, sterownik rozmyty (FLC)

[8/8] Sztuczna inteligencja i ludzkość: co nas czeka w przyszłości?

Удар по Темрюку, Трамп в Давосе, Адам идет на поправку. Галлямов, Касьянов, Филиппенко

Почему простые числа образуют эти спирали? | Теорема Дирихле и пи-аппроксимации

"30% mieszkańców nie włączy ogrzewania” — oszczędność czy energetyczna bieda?

Математика байесовских классификаторов объяснена наглядно!

NAWROCKI MIAŻDŻY TUSKA: nie będę łamał Konstytucji tak jak oni! | Gość Dzisiaj

Sztuczna Inteligencja (wstęp) / Naiwne Klasyfikatory Bayesowskie #code16challenge

Uczenie maszynowe nienadzorowane, sztuczne sieci neuronowe Kohonena (SOM)

Теорема Байеса — простейший случай

#3 iDash Workshop Warsaw: Wprowadzenie do wnioskowania Bayesowskiego

Naive Bayes, Clearly Explained!!!

Przeszłość i przyszłość rozwoju sztucznej inteligencji a wiercenie w skałach [Pogadanka]