Машинное обучение 2018 — различия между версиями
Материал из SEWiki
Ekaterina (обсуждение | вклад) |
Ekaterina (обсуждение | вклад) |
||
Строка 6: | Строка 6: | ||
Экзамен 180 баллов | Экзамен 180 баллов | ||
<br/><br/> | <br/><br/> | ||
− | '''Оценки за курс''': | + | '''Оценки за курс''': 320 баллов -- отлично, 280 баллов -- хорошо, 240 баллов -- удовлетворительно |
== Лекции == | == Лекции == |
Версия 17:20, 12 февраля 2018
Лекции -- Екатерина Тузова (kt@jetbrains.com)
Домашние задания -- machine.teaching@gmail.com
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: 320 баллов -- отлично, 280 баллов -- хорошо, 240 баллов -- удовлетворительно
Содержание
Лекции
Домашние задания.
Исходники лекций
https://github.com/ktisha/ML2018
Результаты
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"
- Professor Yaser Abu-Mostafa MOOC
- К.В. Воронцов: MOOC, 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"