SEWiki - Вклад участника [ru]

Файл:Task15may.pdf

2015-05-17T23:22:49Z

Shlemovalex:

Статистика 2015

2015-05-17T23:21:49Z

2015-04-04T18:04:47Z

Shlemovalex: Shlemovalex загрузил новую версию Файл:Task27mar.pdf

Файл:Task3apr.pdf

2015-04-04T18:04:20Z

Shlemovalex:

Статистика 2015

2015-04-04T18:03:58Z

Shlemovalex: /* Домашние задания по практике */

Лекции - Антон Коробейников (anton@korobeynikov.info)

Практика - Александр Шлемов (ShlemovAlex@gmail.com)

= Предварительная программа =
== Фрагменты теории вероятностей ==
# Геометрическая вероятность. Пример (множество Витали). Непрерывная вероятность. ''(13.02.2015)''
# Базовые вещи: пространство элементарных исходов, сигма-алгебра (для галочки), вероятность.
# Случайная величина. Распределение случайной величины. Плотность. Функция распределения. Свойства.
# Распределения случайных векторов. Плотность. Ф.р.
# Независимость случайных величин
# Преобразования с.в. - сумма, произведение. Смеси. Формула полной вероятности.
# Классические распределения
# Среднее, дисперсия, корреляция, медиана. Свойства.
# Сходимость распределений. Почти наверное, по вероятности, слабая (по распределению). Связь. Примеры.
# ЗБЧ, ЦПТ

== Элементарная статистика ==
# Понятие выборки. Эмпирическое распределение
# Понятие характеристик. Эмпирические и генеральные характеристики
# Оценки. Свойства. Понятия несмещенности, состоятельности. Способы построения оценок: метод подстановки (моментов), метод максимум правдоподобия
# Доверительные интервалы. Понятие. Примеры: доверительные интервалы для среднего и дисперсии в нормальной модели, асимптотические доверительные интервалы исходя из ЦПТ
# Проверка гипотез

= Домашние задания по практике =
Задачи с прошлого года, упорядоченные по темам [[Файл:problems.pdf]]
Вики-страница прошлого года [[Статистика_2014]]

* К.р. по статистике [[Файл:work_stat.pdf]]
* '''20 февраля''' Комбинаторика, независимость, геометрическая вероятность, формула Байеса (начало). [[Файл:task20feb.pdf]] [[Файл:Solutions1.tgz]]
* '''27 февраля''' Зависимость случайных величин, непрерывные формула Байеса и полной вероятности. [[Файл:task27feb.pdf]]
* '''6 марта''' Байесовский подход к принятию решений и оценке параметров. [[Файл:task6mar.pdf]]
* '''13 марта''' Сходимость, метод Монте-Карло вычисления интегралов [[Файл:task13mar.pdf]]
* '''20 марта''' Метод Монте-Карло вычисления интегралов, Principal Component Analysis [[Файл:task20mar.pdf]]
* '''27 марта''' Оценки, свойства оценок (+разбор некоторых задач) [[Файл:task27mar.pdf]]
* '''3 апреля''' Доверительные интервалы 1 (+разбор задачи) [[Файл:task3apr.pdf]]

= Результаты и итоги =
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1KGZJ1SjpCZzFnpbrZK0ijufKBDeptNmX-UxjRiPdzJk/edit?usp=sharing Ведомость по домашним заданиям]

= Литература=
== Основная ==
# Чернова Н. И. [http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/tv/index.html Теория вероятностей]: Учеб. пособие / Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск, 2007. 160 с.
# Гнеденко Б. В. Курс теории вероятностей. 8-е изд., испр. и доп.—М.: Едиториал УРСС, 2005.— 448 с.
# Чернова Н. И. [http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/ms/index.html Математическая статистика]: Учеб. пособие / Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск, 2007. 148 с.

== Дополнительная ==
# Некруткин В.В. Распределения одномерных случайных величин. [http://statmod.ru/wiki/_media/books:vv:comments_one_dim_distributions_2013_1.pdf?id=books%3Avv&cache=cache PDF]
# Некруткин В.В. Распределения случайных векторов [http://statmod.ru/wiki/_media/books:vv:comments_multidim_distributions_2013.pdf?id=books%3Avv&cache=cache PDF]
# Некруткин В.В. Математические ожидания [http://statmod.ru/wiki/_media/books:vv:comments_expectation_2014.pdf?id=books%3Avv&cache=cache PDF]
# Think Stats: Probability and Statistics for Programmers [http://greenteapress.com/thinkstats/thinkstats.pdf PDF]
# Hadley Wickham: "Advanced R" [http://adv-r.had.co.nz/] - Достаточно краткое, но исчерпывающее руководство от очень известного R-гуру, автора множества пакетов
# Patrick Burns: "The R Inferno" [http://www.burns-stat.com/documents/books/the-r-inferno/] - "Ад R", потенциальные ошибки при программировании на R и способы их избежать. Рекомендуется к чтению после некоторого опыта в R

[[Category:5 курс. Весна 2015]]

2015-03-07T00:38:47Z

Shlemovalex: /* Домашние задания по практике */

Лекции - Антон Коробейников (anton@korobeynikov.info)

Практика - Александр Шлемов (ShlemovAlex@gmail.com)

= Предварительная программа =
== Фрагменты теории вероятностей ==
# Геометрическая вероятность. Пример (множество Витали). Непрерывная вероятность. ''(13.02.2015)''
# Базовые вещи: пространство элементарных исходов, сигма-алгебра (для галочки), вероятность.
# Случайная величина. Распределение случайной величины. Плотность. Функция распределения. Свойства.
# Распределения случайных векторов. Плотность. Ф.р.
# Независимость случайных величин
# Преобразования с.в. - сумма, произведение. Смеси. Формула полной вероятности.
# Классические распределения
# Среднее, дисперсия, корреляция, медиана. Свойства.
# Сходимость распределений. Почти наверное, по вероятности, слабая (по распределению). Связь. Примеры.
# ЗБЧ, ЦПТ

== Элементарная статистика ==
# Понятие выборки. Эмпирическое распределение
# Понятие характеристик. Эмпирические и генеральные характеристики
# Оценки. Свойства. Понятия несмещенности, состоятельности. Способы построения оценок: метод подстановки (моментов), метод максимум правдоподобия
# Доверительные интервалы. Понятие. Примеры: доверительные интервалы для среднего и дисперсии в нормальной модели, асимптотические доверительные интервалы исходя из ЦПТ
# Проверка гипотез

== Домашние задания по практике ==
Задачи с прошлого года, упорядоченные по темам [[Файл:problems.pdf]]

* К.р. по статистике [[Файл:work_stat.pdf]]
* '''20 февраля''' Комбинаторика, независимость, геометрическая вероятность, формула Байеса (начало). [[Файл:task20feb.pdf]] [[Файл:Solutions1.tgz]]
* '''27 февраля''' Зависимость случайных величин, непрерывные формула Байеса и полной вероятности. [[Файл:task27feb.pdf]]
* '''6 марта''' Байесовский подход к принятию решений и оценке параметров. [[Файл:task6mar.pdf]]

== Результаты и итоги ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1KGZJ1SjpCZzFnpbrZK0ijufKBDeptNmX-UxjRiPdzJk/edit?usp=sharing Ведомость по домашним заданиям]

= Литература=
== Основная ==
# Чернова Н. И. [http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/tv/index.html Теория вероятностей]: Учеб. пособие / Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск, 2007. 160 с.
# Гнеденко Б. В. Курс теории вероятностей. 8-е изд., испр. и доп.—М.: Едиториал УРСС, 2005.— 448 с.
# Чернова Н. И. [http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/ms/index.html Математическая статистика]: Учеб. пособие / Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск, 2007. 148 с.

== Дополнительная ==
# Некруткин В.В. Распределения одномерных случайных величин. [http://statmod.ru/wiki/_media/books:vv:comments_one_dim_distributions_2013_1.pdf?id=books%3Avv&cache=cache PDF]
# Некруткин В.В. Распределения случайных векторов [http://statmod.ru/wiki/_media/books:vv:comments_multidim_distributions_2013.pdf?id=books%3Avv&cache=cache PDF]
# Некруткин В.В. Математические ожидания [http://statmod.ru/wiki/_media/books:vv:comments_expectation_2014.pdf?id=books%3Avv&cache=cache PDF]
# Think Stats: Probability and Statistics for Programmers [http://greenteapress.com/thinkstats/thinkstats.pdf PDF]
# Hadley Wickham: "Advanced R" [http://adv-r.had.co.nz/] - Достаточно краткое, но исчерпывающее руководство от очень известного R-гуру, автора множества пакетов
# Patrick Burns: "The R Inferno" [http://www.burns-stat.com/documents/books/the-r-inferno/] - "Ад R", потенциальные ошибки при программировании на R и способы их избежать. Рекомендуется к чтению после некоторого опыта в R

[[Category:5 курс. Весна 2015]]

Статистика 2015

2015-03-05T22:26:33Z

Shlemovalex: /* Результаты и итоги */

Лекции - Антон Коробейников (anton@korobeynikov.info)

Практика - Александр Шлемов (ShlemovAlex@gmail.com)

= Предварительная программа =
== Фрагменты теории вероятностей ==
# Геометрическая вероятность. Пример (множество Витали). Непрерывная вероятность. ''(13.02.2015)''
# Базовые вещи: пространство элементарных исходов, сигма-алгебра (для галочки), вероятность.
# Случайная величина. Распределение случайной величины. Плотность. Функция распределения. Свойства.
# Распределения случайных векторов. Плотность. Ф.р.
# Независимость случайных величин
# Преобразования с.в. - сумма, произведение. Смеси. Формула полной вероятности.
# Классические распределения
# Среднее, дисперсия, корреляция, медиана. Свойства.
# Сходимость распределений. Почти наверное, по вероятности, слабая (по распределению). Связь. Примеры.
# ЗБЧ, ЦПТ

== Элементарная статистика ==
# Понятие выборки. Эмпирическое распределение
# Понятие характеристик. Эмпирические и генеральные характеристики
# Оценки. Свойства. Понятия несмещенности, состоятельности. Способы построения оценок: метод подстановки (моментов), метод максимум правдоподобия
# Доверительные интервалы. Понятие. Примеры: доверительные интервалы для среднего и дисперсии в нормальной модели, асимптотические доверительные интервалы исходя из ЦПТ
# Проверка гипотез

== Домашние задания по практике ==
Задачи с прошлого года, упорядоченные по темам [[Файл:problems.pdf]]

* К.р. по статистике [[Файл:work_stat.pdf]]
* '''20 февраля''' Комбинаторика, независимость, геометрическая вероятность, формула Байеса (начало). [[Файл:task20feb.pdf]] [[Файл:Solutions1.tgz]]
* '''27 февраля''' Зависимость случайных величин, непрерывные формула Байеса и полной вероятности. [[Файл:task27feb.pdf]]

== Результаты и итоги ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1KGZJ1SjpCZzFnpbrZK0ijufKBDeptNmX-UxjRiPdzJk/edit?usp=sharing Ведомость по домашним заданиям]

= Литература=
== Основная ==
# Чернова Н. И. [http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/tv/index.html Теория вероятностей]: Учеб. пособие / Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск, 2007. 160 с.
# Гнеденко Б. В. Курс теории вероятностей. 8-е изд., испр. и доп.—М.: Едиториал УРСС, 2005.— 448 с.
# Чернова Н. И. [http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/ms/index.html Математическая статистика]: Учеб. пособие / Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск, 2007. 148 с.

== Дополнительная ==
# Некруткин В.В. Распределения одномерных случайных величин. [http://statmod.ru/wiki/_media/books:vv:comments_one_dim_distributions_2013_1.pdf?id=books%3Avv&cache=cache PDF]
# Некруткин В.В. Распределения случайных векторов [http://statmod.ru/wiki/_media/books:vv:comments_multidim_distributions_2013.pdf?id=books%3Avv&cache=cache PDF]
# Некруткин В.В. Математические ожидания [http://statmod.ru/wiki/_media/books:vv:comments_expectation_2014.pdf?id=books%3Avv&cache=cache PDF]
# Think Stats: Probability and Statistics for Programmers [http://greenteapress.com/thinkstats/thinkstats.pdf PDF]
# Hadley Wickham: "Advanced R" [http://adv-r.had.co.nz/] - Достаточно краткое, но исчерпывающее руководство от очень известного R-гуру, автора множества пакетов
# Patrick Burns: "The R Inferno" [http://www.burns-stat.com/documents/books/the-r-inferno/] - "Ад R", потенциальные ошибки при программировании на R и способы их избежать. Рекомендуется к чтению после некоторого опыта в R

[[Category:5 курс. Весна 2015]]

Файл:Problems.pdf

2015-03-01T19:24:59Z

Shlemovalex:

Статистика 2015

2015-03-01T19:21:45Z

Shlemovalex: /* Домашние задания по практике */

Лекции - Антон Коробейников (anton@korobeynikov.info)

Практика - Александр Шлемов (ShlemovAlex@gmail.com)

= Предварительная программа =
== Фрагменты теории вероятностей ==
# Геометрическая вероятность. Пример (множество Витали). Непрерывная вероятность. ''(13.02.2015)''
# Базовые вещи: пространство элементарных исходов, сигма-алгебра (для галочки), вероятность.
# Случайная величина. Распределение случайной величины. Плотность. Функция распределения. Свойства.
# Распределения случайных векторов. Плотность. Ф.р.
# Независимость случайных величин
# Преобразования с.в. - сумма, произведение. Смеси. Формула полной вероятности.
# Классические распределения
# Среднее, дисперсия, корреляция, медиана. Свойства.
# Сходимость распределений. Почти наверное, по вероятности, слабая (по распределению). Связь. Примеры.
# ЗБЧ, ЦПТ

== Элементарная статистика ==
# Понятие выборки. Эмпирическое распределение
# Понятие характеристик. Эмпирические и генеральные характеристики
# Оценки. Свойства. Понятия несмещенности, состоятельности. Способы построения оценок: метод подстановки (моментов), метод максимум правдоподобия
# Доверительные интервалы. Понятие. Примеры: доверительные интервалы для среднего и дисперсии в нормальной модели, асимптотические доверительные интервалы исходя из ЦПТ
# Проверка гипотез

== Домашние задания по практике ==
Задачи с прошлого года, упорядоченные по темам [[Файл:problems.pdf]]

* К.р. по статистике [[Файл:work_stat.pdf]]
* '''20 февраля''' Комбинаторика, независимость, геометрическая вероятность, формула Байеса (начало). [[Файл:task20feb.pdf]] [[Файл:Solutions1.tgz]]
* '''27 февраля''' Зависимость случайных величин, непрерывные формула Байеса и полной вероятности. [[Файл:task27feb.pdf]]

== Результаты и итоги ==

= Литература=
== Основная ==
# Чернова Н. И. [http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/tv/index.html Теория вероятностей]: Учеб. пособие / Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск, 2007. 160 с.
# Гнеденко Б. В. Курс теории вероятностей. 8-е изд., испр. и доп.—М.: Едиториал УРСС, 2005.— 448 с.
# Чернова Н. И. [http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/ms/index.html Математическая статистика]: Учеб. пособие / Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск, 2007. 148 с.

== Дополнительная ==
# Некруткин В.В. Распределения одномерных случайных величин. [http://statmod.ru/wiki/_media/books:vv:comments_one_dim_distributions_2013_1.pdf?id=books%3Avv&cache=cache PDF]
# Некруткин В.В. Распределения случайных векторов [http://statmod.ru/wiki/_media/books:vv:comments_multidim_distributions_2013.pdf?id=books%3Avv&cache=cache PDF]
# Некруткин В.В. Математические ожидания [http://statmod.ru/wiki/_media/books:vv:comments_expectation_2014.pdf?id=books%3Avv&cache=cache PDF]
# Think Stats: Probability and Statistics for Programmers [http://greenteapress.com/thinkstats/thinkstats.pdf PDF]
# Hadley Wickham: "Advanced R" [http://adv-r.had.co.nz/] - Достаточно краткое, но исчерпывающее руководство от очень известного R-гуру, автора множества пакетов
# Patrick Burns: "The R Inferno" [http://www.burns-stat.com/documents/books/the-r-inferno/] - "Ад R", потенциальные ошибки при программировании на R и способы их избежать. Рекомендуется к чтению после некоторого опыта в R

[[Category:5 курс. Весна 2015]]

Файл:Solutions1.tgz

2015-03-01T09:57:18Z

Shlemovalex: загружена новая версия «Файл:Solutions1.tgz»

Файл:Task27feb.pdf

2015-03-01T01:06:08Z

Shlemovalex:

Файл:Solutions1.tgz

2015-03-01T01:05:49Z

Shlemovalex:

Статистика 2015

StatisticalLearning 2014

2014-11-30T18:40:03Z

Shlemovalex: /* Материалы с практик */

= Программа =

== Прочитанные лекции ==
# Введение. Что такое statistical learning. Примеры. ''(05.09)'' [[Файл:SL-01-SLIntro.pdf]]
# И снова линейная регрессия. Оценивание. Проверка гипотез относительно коэффициентов. Доверительные интервалы для коэффициентов. ''(19.09)'' [[Файл:SL-02-Regression.pdf]]
# Категориальные переменные в регрессии. Выбор информативных признаков (немного). ''(26.09)'' [[Файл:SL-03-Regression.pdf]] [[Файл:SL-Advertising.zip]]
# Классификация. Линейные методы. Логистическая регрессия. ''(03.10)'' [[Файл:SL-04-Classification.pdf]]
# Классификация. Дискриминантный анализ. Понятие ROC-кривой, AUC. Naive Bayes. ''(10.10)'' [[Файл:SL-04-Classification.pdf]]
# Resampling: Кросс-валидация. Бутстреп. ''(17.10)'' [[Файл:SL-05-CVBoot.pdf]]
# Feature extraction: Principal Component Analysis. ''(24.10)'' [[Файл:SL-06-PCA.pdf]]
# Кластеризация (k-means, иерархическая, model based clustering) ''(31.11)'' [[Файл:SL-07-Clustering.pdf]]
# Снова о подборе линейной модели. Best subset selection. Forward / backward selection. AIC, BIC, Adjusted RSS, Mallow's C_p. Регуляризация (ridge regression, LASSO). [[Файл:SL-08-ModelSelection.pdf]]

== Возможные темы будущих лекций ==

# Регрессия. Выбросы, гетероскедастичность, high leverage points.
# Снова о подборе линейной модели. Регуляризация (ridge regression, LASSO). Робастная регрессия.
# Нелинейности. Полиномиальная регрессия. Сплайны. Локальная регрессия. GAM.
# Деревья. Bagging. Boosting.
# Support vector machines

= Материалы с практик =
Конспект [[Файл:Rcourse.pdf]] (черновик). Будет обновляться. Внутри все листинги и результат выполнения + какие-то комментарии.

Результаты проверки заочных домашних заданий: [https://www.dropbox.com/s/xt4s5qa5xrnpp92/%D0%98%D1%82%D0%BE%D0%B3%D0%B8.ods?dl=0 Dropbox]

# Сырая версия history от 5 и 19 сентября (выложил в виде отформатированного конспекта) [[Файл:hist5sep.R.gz]] [[Файл:hist19sep.R.gz]]. Домашнее задание [[Файл:task_19sep.pdf]]
# Листинг для несостоявшегося занятия 26 сентября (будем с ним работать + еще немного) [[Файл:hist26sep.R.gz]]
# Задание с 3 октября [[Файл:Task2.pdf]], данные для задания [[Файл:data3oct.tar.gz]]
# Задание с 10 октября [[Файл:Task3.pdf]], данные для задания [[Файл:data10oct.tar.gz]]
# Задание с 17 октября (обновил файл, добавил комментарий) [[Файл:Task4.pdf]], данные из демонстрации [[Файл:data17oct.tar.gz]]
# Задание с 24 октября [[Файл:Task5.pdf]]
# Задание с 28 октября [[Файл:Task6.pdf]], данные [[Файл:data28nov.tar.gz]]

= Дедлайны =
* 10 октября - деление на группы по проектам
* 24 октября - финализация темы проекта
* TBA - презентации проектов

= Группы по проектам =
* Герман Демидов *
* Бондарев Тимофей, Демидов Герман, Сидоров Святослав, Яснев Олег *
* Екатерина Старостина, Дмитрий Мелешко, Маргарита Аксешина, Елена Бушманова *
* Павел Авдеев, Татьяна Малыгина, Анна Лиознова, Надия Ситдыкова *
* Комаров Александр, Крыщенко Антон, Тураев Тимур, Устюжанина Екатерина *
* Андроник Ордиян, Аркадий Калакуцкий, Богдан Бугаев, Денис Жарков *
* Антон Иванов, Гончарова Ирина, Жирков Игорь *
* Гайдай Игорь, Карташов Никита, Новокрещенов Константин, Хабибуллин Марат *
* Коваленко, Ворончихин, Овчинников, Цветков *
* Атамась, Обедин, Лучихин, Афанасьев *

= Результаты и итоги =

= Литература=
== Основная ==
# Hadley Wickham: "Advanced R" [http://adv-r.had.co.nz/] - Достаточно краткое, но исчерпывающее руководство от очень известного R-гуру, автора множества пакетов
# Patrick Burns: "The R Inferno" [http://www.burns-stat.com/documents/books/the-r-inferno/] - "Ад R", потенциальные ошибки при программировании на R и способы их избежать. Рекомендуется к чтению после некоторого опыта в R
# Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani: "An Introduction to Statistical Learning (with Applications in R)" [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/] - ISL, введение в SL с примерами, основное пособие курса
# Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: "The Elements of Statistical Learning"[http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/] - ESL, для тех, кому предыдущая книга покажется недостаточно подробной и глубокой. Больше теории и шире охват, но гораздо сложнее и нет примеров кода

== Дополнительная ==
# [http://ggplot2.org/] - Сайт lattice
# Sarkar, Deepayan: "Lattice. Multivariate Data Visualization with R" [http://www.springer.com/978-0-387-75968-5] - Исчерпывающий обзор графической системы "lattice" с примерами использования
# [http://lattice.r-forge.r-project.org/] - Сайт ggplot2
# Winston Chang: "R Graphics Cookbook" [http://amzn.com/1449316956?tag=ggplot2-20] - Введение в ggplot и рецепты
# Hadley Wickham: "ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis" [http://amzn.com/0387981403?tag=ggplot2-20] - Книга от создателя ggplot, для тех, кто хочет разобраться с внутренним устройством пакета и проектировать собственные графики
# Q. Ethan McCallum, Stephen Weston: "Parallel R. Data Analysis in the Distributed World " [http://shop.oreilly.com/product/0636920021421.do] - Книга содержит исчерпывающую информацию о параллельном программировании на R (включая кластеры и облака)

Файл:Rcourse.pdf

2014-11-28T21:14:32Z

Shlemovalex: загружена новая версия «Файл:Rcourse.pdf»

Файл:Rcourse.pdf

2014-11-22T07:59:02Z

Shlemovalex: загружена новая версия «Файл:Rcourse.pdf»

Файл:SL-07-Clustering.pdf

2014-11-02T13:53:45Z

Shlemovalex:

StatisticalLearning 2014

2014-11-02T13:52:34Z

Shlemovalex:

= Программа =

== Прочитанные лекции ==
# Введение. Что такое statistical learning. Примеры. ''(05.09)'' [[Файл:SL-01-SLIntro.pdf]]
# И снова линейная регрессия. Оценивание. Проверка гипотез относительно коэффициентов. Доверительные интервалы для коэффициентов. ''(19.09)'' [[Файл:SL-02-Regression.pdf]]
# Категориальные переменные в регрессии. Выбор информативных признаков (немного). ''(26.09)'' [[Файл:SL-03-Regression.pdf]] [[Файл:SL-Advertising.zip]]
# Классификация. Линейные методы. Логистическая регрессия. ''(03.10)'' [[Файл:SL-04-Classification.pdf]]
# Классификация. Дискриминантный анализ. Понятие ROC-кривой, AUC. Naive Bayes. ''(10.10)'' [[Файл:SL-04-Classification.pdf]]
# Resampling: Кросс-валидация. Бутстреп. ''(17.10)'' [[Файл:SL-05-CVBoot.pdf]]
# Feature extraction: Principal Component Analysis. ''(24.10)'' [[Файл:SL-06-PCA.pdf]]
# Кластеризация (k-means, иерархическая, model based clustering) ''(31.11)'' [[Файл:SL-07-Clustering.pdf]]

== Возможные темы будущих лекций ==

# Регрессия. Выбросы, гетероскедастичность, high leverage points.
# Снова о подборе линейной модели. Регуляризация (ridge regression, LASSO, elastic net). Робастная регрессия.
# Нелинейности. Полиномиальная регрессия. Сплайны. Локальная регрессия. GAM.
# Деревья. Bagging. Boosting.
# Support vector machines

= Материалы с практик =
Конспект [[Файл:Rcourse.pdf]] (черновик). Будет обновляться. Внутри все листинги и результат выполнения + какие-то комментарии.

Результаты проверки заочных домашних заданий: [https://www.dropbox.com/s/xt4s5qa5xrnpp92/%D0%98%D1%82%D0%BE%D0%B3%D0%B8.ods?dl=0 Dropbox]

# Сырая версия history от 5 и 19 сентября (выложил в виде отформатированного конспекта) [[Файл:hist5sep.R.gz]] [[Файл:hist19sep.R.gz]]. Домашнее задание [[Файл:task_19sep.pdf]]
# Листинг для несостоявшегося занятия 26 сентября (будем с ним работать + еще немного) [[Файл:hist26sep.R.gz]]
# Задание с 3 октября [[Файл:Task2.pdf]], данные для задания [[Файл:data3oct.tar.gz]]
# Задание с 10 октября [[Файл:Task3.pdf]], данные для задания [[Файл:data10oct.tar.gz]]
# Задание с 17 октября (обновил файл, добавил комментарий) [[Файл:Task4.pdf]], данные из демонстрации [[Файл:data17oct.tar.gz]]
# Задание с 24 октября [[Файл:Task5.pdf]]

= Дедлайны =
* 10 октября - деление на группы по проектам
* 24 октября - финализация темы проекта
* TBA - презентации проектов

= Группы по проектам =
* Герман Демидов
* Бондарев Тимофей, Демидов Герман, Сидоров Святослав, Яснев Олег *
* Екатерина Старостина, Дмитрий Мелешко, Маргарита Аксешина, Елена Бушманова.
* Павел Авдеев, Татьяна Малыгина, Анна Лиознова, Надия Ситдыкова *
* Комаров Александр, Крыщенко Антон, Тураев Тимур, Устюжанина Екатерина *
* Андроник Ордиян, Аркадий Калакуцкий, Богдан Бугаев, Денис Жарков
* Антон Иванов, Гончарова Ирина *
* Гайдай Игорь, Карташов Никита, Новокрещенов Константин, Хабибуллин Марат *

----
* Коваленко, Ворончихин, Овчинников, Цветков *
* Тураев М., Аманов, Афанасьев,
* Атамась, Обедин, Лучихин
* --- тема проекта выбрана и согласована

= Результаты и итоги =

= Литература=
== Основная ==
# Hadley Wickham: "Advanced R" [http://adv-r.had.co.nz/] - Достаточно краткое, но исчерпывающее руководство от очень известного R-гуру, автора множества пакетов
# Patrick Burns: "The R Inferno" [http://www.burns-stat.com/documents/books/the-r-inferno/] - "Ад R", потенциальные ошибки при программировании на R и способы их избежать. Рекомендуется к чтению после некоторого опыта в R
# Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani: "An Introduction to Statistical Learning (with Applications in R)" [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/] - ISL, введение в SL с примерами, основное пособие курса
# Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: "The Elements of Statistical Learning"[http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/] - ESL, для тех, кому предыдущая книга покажется недостаточно подробной и глубокой. Больше теории и шире охват, но гораздо сложнее и нет примеров кода

== Дополнительная ==
# [http://ggplot2.org/] - Сайт lattice
# Sarkar, Deepayan: "Lattice. Multivariate Data Visualization with R" [http://www.springer.com/978-0-387-75968-5] - Исчерпывающий обзор графической системы "lattice" с примерами использования
# [http://lattice.r-forge.r-project.org/] - Сайт ggplot2
# Winston Chang: "R Graphics Cookbook" [http://amzn.com/1449316956?tag=ggplot2-20] - Введение в ggplot и рецепты
# Hadley Wickham: "ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis" [http://amzn.com/0387981403?tag=ggplot2-20] - Книга от создателя ggplot, для тех, кто хочет разобраться с внутренним устройством пакета и проектировать собственные графики
# Q. Ethan McCallum, Stephen Weston: "Parallel R. Data Analysis in the Distributed World " [http://shop.oreilly.com/product/0636920021421.do] - Книга содержит исчерпывающую информацию о параллельном программировании на R (включая кластеры и облака)

Файл:Rcourse.pdf

2014-11-02T13:48:29Z

Shlemovalex: загружена новая версия «Файл:Rcourse.pdf»

Файл:Task5.pdf

2014-10-27T10:07:03Z

Shlemovalex: