Машинное обучение 2015 — различия между версиями
Ekaterina (обсуждение | вклад) (→Дополнительные источники) |
Ekaterina (обсуждение | вклад) м (→Дополнительные источники по Python) |
||
Строка 62: | Строка 62: | ||
== Дополнительные источники по Python == | == Дополнительные источники по Python == | ||
+ | * [http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/ "Python Numpy Tutorial"] | ||
* [http://www.cin.ufpe.br/~embat/Python%20for%20Data%20Analysis.pdf "Python for Data Analysis"] | * [http://www.cin.ufpe.br/~embat/Python%20for%20Data%20Analysis.pdf "Python for Data Analysis"] | ||
* [https://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures#online-read-only-versions "Scientific Python"] | * [https://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures#online-read-only-versions "Scientific Python"] |
Версия 09:11, 23 марта 2015
Лекции — Екатерина Алексеевна Тузова (kt@jetbrains.com)
Содержание
Лекции
11 февраля, "Введение"
18 февраля, "Метрические методы классификации"
27 февраля, "Иерархическая кластеризация"
6 марта, "Кластеризация. Графовые и статистические алгоритмы"
13 марта, "Линейные классификаторы"
20 марта, "Метод опорных векторов"
Домашние задания.
Адрес, на который надо присылать решения -- machine.teaching@gmail.com.
В теме письма должно быть написано "Домашняя работа N Иванов", где вместо Иванов надо поставить свою фамилию, а вместо N -- номер домашней работы.
1. Метод наименьших квадратов.
Дедлайн (20 баллов): 18.02.15 23:59
Дедлайн (10 баллов): 25.02.15 23:59
Условие в файле readme по ссылке — Домашнее задание 1
2. Соседи и вино.
Дедлайн (20 баллов): 25.02.15 23:59
Дедлайн (10 баллов): 03.03.15 23:59
Условие — Домашнее задание 2
3. Рибосома и иерархическая кластеризация
Дедлайн (20 баллов): 05.03.15 23:59
Дедлайн (10 баллов): 12.03.15 23:59
Условие — Домашнее задание 3
4. Comic-Con и k-means
Дедлайн (20 баллов): 13.03.15 23:59
Дедлайн (10 баллов): 20.03.15 23:59
Условие — Домашнее задание 4
5. Индейцы пима, диабет и линейный классификатор
Дедлайн (20 баллов): 26.03.15 23:59
Дедлайн (10 баллов): 02.04.15 23:59
Условие — Домашнее задание 5
Летучки в начале лекции.
18 февраля
27 февраля
6 марта
13 марта
20 марта
Результаты
Дополнительные источники по машинному обучению
- G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani: "An Introduction to Statistical Learning"
- Christopher M. Bishop "Pattern Recognition and Machine Learning"
- Kevin P. Murphy "Machine Learning: A Probabilistic Perspective"
- К.В. Воронцов: видеолекции 2014, материалы (в т.ч. пособие)
- Andrew Ng http://ml-class.org/