Машинное обучение 2017 — различия между версиями
Ekaterina (обсуждение | вклад) (→Дополнительные источники по машинному обучению) |
Ekaterina (обсуждение | вклад) (→Лекции) |
||
| Строка 5: | Строка 5: | ||
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"]<br/> | 3. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/a/a8/ML17-Lecture3.pdf 1 марта, "Кластеризация"]<br/> | ||
| − | 4. 15 марта, "Деревья принятия решений" <br/> | + | 4. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/c/c4/ML17-Lecture4.pdf 15 марта, "Деревья принятия решений"] <br/> |
5. 22 марта, "Байесовские методы классификации" <br/> | 5. 22 марта, "Байесовские методы классификации" <br/> | ||
6. 29 марта, "Перцептрон" <br/> | 6. 29 марта, "Перцептрон" <br/> | ||
Версия 19:44, 7 марта 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.
1. Соседи и вино
Дедлайн (20 баллов): 03.03.17 23:59
Дедлайн (10 баллов): 10.03.17 23:59
Условие — Домашнее задание 1
2. Comic-Con и k-means
Дедлайн (20 баллов): 10.03.17 23:59
Дедлайн (10 баллов): 17.03.17 23:59
Условие — Домашнее задание 2
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"
- 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"
