Машинное обучение 2015 — различия между версиями
Ekaterina (обсуждение | вклад) м (→Домашние задания.) |
Ekaterina (обсуждение | вклад) м (→Лекции) |
||
| Строка 4: | Строка 4: | ||
[http://mit.spbau.ru/sewiki/images/5/5a/Lecture1.pdf 11 февраля, "Введение"]<br/> | [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/5/5a/Lecture1.pdf 11 февраля, "Введение"]<br/> | ||
[http://mit.spbau.ru/sewiki/images/8/83/Lecture2.pdf 18 февраля, "Метрические методы классификации"]<br/> | [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/8/83/Lecture2.pdf 18 февраля, "Метрические методы классификации"]<br/> | ||
| − | [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/a/ae/ML-lecture3.pdf 27 февраля, " | + | [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/a/ae/ML-lecture3.pdf 27 февраля, "Иерархическая кластеризация"]<br/> |
| + | [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/3/31/ML-lecture4.pdf 6 марта, "Кластеризация. Графовые и статистические алгоритмы"]<br/> | ||
<br/> | <br/> | ||
Версия 18:27, 28 февраля 2015
Лекции — Екатерина Алексеевна Тузова (kt@jetbrains.com)
Лекции
11 февраля, "Введение"
18 февраля, "Метрические методы классификации"
27 февраля, "Иерархическая кластеризация"
6 марта, "Кластеризация. Графовые и статистические алгоритмы"
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. 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
2. Соседи и вино.
Дедлайн (20 баллов): 25.02.15 23:59
Дедлайн (10 баллов): 03.03.15 23:59
Условие — Домашнее задание 2
3. Рибосома и иерархическая кластеризация
Дедлайн (20 баллов): 05.03.15 23:59
Дедлайн (10 баллов): 12.03.15 23:59
Условие — Домашнее задание 3
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/
