Машинное обучение 2017 — различия между версиями
Ekaterina (обсуждение | вклад) (→Дополнительные источники по машинному обучению) |
Ekaterina (обсуждение | вклад) (→Дополнительные источники по машинному обучению) |
||
| Строка 39: | Строка 39: | ||
* Andrew Ng http://ml-class.org/ | * Andrew Ng http://ml-class.org/ | ||
* Примеры реализации алгоритмов на Python: [http://book.uz/wp-content/uploads/2010/10/kol_razum.pdf Программируем коллективный разум] | * Примеры реализации алгоритмов на Python: [http://book.uz/wp-content/uploads/2010/10/kol_razum.pdf Программируем коллективный разум] | ||
| − | * [http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/book.pdf Mining of Massive Datasets | + | * Ullman, Leskovec, Rajaraman [http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/book.pdf "Mining of Massive Datasets"] |
== Дополнительные источники по Python == | == Дополнительные источники по Python == | ||
Версия 18:09, 8 февраля 2017
Лекции — Екатерина Тузова (kt@jetbrains.com)
Содержание
Лекции
1. 15 февраля, "Введение"
2. 22 февраля, "Метрические классификаторы"
3. 1 марта, "Кластеризация"
4. 15 марта, "Деревья принятия решений"
5. 22 марта, "Байесовские методы классификации"
6. 29 марта, "Перцептрон"
7. 5 апреля, "Функционалы качества"
8. 12 апреля, "Нейронные сети"
9. 19 апреля, "Метод опорных векторов"
10. 26 апреля, "Линейная регрессия"
11. 3 мая, "Анализ смещения и разброса"
12. 17 мая, "Методы восстановления регрессии"
13. 24 мая, "Ансамбли"
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.
Летучки в начале лекции.
Результаты
12 опросов по 5 баллов в начале лекции.
8 домашних заданий по 20 баллов при сдаче в первую неделю, 10 баллов при сдаче во вторую неделю.
Экзамен 180 баллов
Оценки за курс: 300 баллов -- отлично, 250 баллов -- хорошо, 200 баллов -- удовлетворительно
Дополнительные источники по машинному обучению
- Christopher M. Bishop "Pattern Recognition and Machine Learning"
- G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani: "An Introduction to Statistical 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/
- Примеры реализации алгоритмов на Python: Программируем коллективный разум
- Ullman, Leskovec, Rajaraman "Mining of Massive Datasets"
