Машинное обучение 2015
Материал из SEWiki
Лекции — Екатерина Алексеевна Тузова (kt@jetbrains.com)
Лекции
11 февраля, "Введение"
18 февраля, "Метрические методы классификации"
27 февраля, "Методы кластеризации"
Домашние задания.
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
1. Соседи и вино.
Дедлайн (20 баллов): 25.02.15 23:59
Дедлайн (10 баллов): 03.03.15 23:59
Условие — Домашнее задание 2
Важно: Изменился адрес, на который надо присылать решения -- machine.teaching@gmail.com.
В теме письма должно быть написано "Домашняя работа 2 Иванов", где вместо Иванов надо поставить свою фамилию.
Летучки в начале лекции.
Дополнительные источники
- 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/
