Машинное обучение 2017 — различия между версиями
Ekaterina (обсуждение | вклад) (→Лекции) |
Ekaterina (обсуждение | вклад) (→Лекции) |
||
| Строка 4: | Строка 4: | ||
1. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/e/ef/ML17-Lecture1.pdf 15 февраля, "Введение"]<br/> | 1. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/e/ef/ML17-Lecture1.pdf 15 февраля, "Введение"]<br/> | ||
2. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/9/98/ML17-Lecture2.pdf 22 февраля, "Метрические классификаторы"] <br/> | 2. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/9/98/ML17-Lecture2.pdf 22 февраля, "Метрические классификаторы"] <br/> | ||
| − | 3. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/a/a8/ML17-Lecture3.pdf 1 марта, "Кластеризация"] | + | 3. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/a/a8/ML17-Lecture3.pdf 1 марта, "Кластеризация"]<br/> |
| − | 4. 15 марта, "Деревья принятия решений" | + | 4. 15 марта, "Деревья принятия решений" <br/> |
| − | 5. 22 марта, "Байесовские методы классификации" | + | 5. 22 марта, "Байесовские методы классификации" <br/> |
| − | 6. 29 марта, "Перцептрон" | + | 6. 29 марта, "Перцептрон" <br/> |
| − | 7. 5 апреля, "Функционалы качества" | + | 7. 5 апреля, "Функционалы качества" <br/> |
| − | 8. 12 апреля, "Нейронные сети" | + | 8. 12 апреля, "Нейронные сети" <br/> |
| − | 9. 19 апреля, "Метод опорных векторов" | + | 9. 19 апреля, "Метод опорных векторов" <br/> |
| − | 10. 26 апреля, "Линейная регрессия" | + | 10. 26 апреля, "Линейная регрессия" <br/> |
| − | 11. 3 мая, "Анализ смещения и разброса" | + | 11. 3 мая, "Анализ смещения и разброса" <br/> |
| − | 12. 17 мая, "Методы восстановления регрессии" | + | 12. 17 мая, "Методы восстановления регрессии" <br/> |
| − | 13. 24 мая, "Ансамбли" | + | 13. 24 мая, "Ансамбли" <br/> |
== Домашние задания. == | == Домашние задания. == | ||
Версия 18:06, 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
Дополнительные заметки
- Mining of Massive Datasets (Ullman, Leskovec, Rajaraman) (в частности, разделы 3.4—3.8 про Locality-Sensitive Hashing, еще в книге много других интересных подходов для больших объемов данных, в т.ч. MapReduce, PageRank)
