Машинное обучение 2015 — различия между версиями

Материал из SEWiki
Перейти к: навигация, поиск
м (Лекции)
м (Лекции)
Строка 2: Строка 2:
  
 
== Лекции ==
 
== Лекции ==
1. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/5/5a/Lecture1.pdf 11 февраля, "Введение"]<br/>
+
1. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/5/5a/Lecture1.pdf 11 февраля, "Введение"]<br/>
2. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/8/83/Lecture2.pdf 18 февраля, "Метрические методы классификации"]<br/>
+
2. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/8/83/Lecture2.pdf 18 февраля, "Метрические методы классификации"]<br/>
3. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/a/ae/ML-lecture3.pdf 27 февраля, "Иерархическая кластеризация"]<br/>
+
3. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/a/ae/ML-lecture3.pdf 27 февраля, "Иерархическая кластеризация"]<br/>
4. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/3/31/ML-lecture4.pdf 6 марта, "Кластеризация. Графовые и статистические алгоритмы"]<br/>
+
4. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/3/31/ML-lecture4.pdf 6 марта, "Кластеризация. Графовые и статистические алгоритмы"]<br/>
5. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/a/a9/ML-lecture5.pdf 13 марта, "Линейные классификаторы"]<br/>
+
5. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/a/a9/ML-lecture5.pdf 13 марта, "Линейные классификаторы"]<br/>
6. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/e/ee/ML-lecture6.pdf 20 марта, "Метод опорных векторов"]<br/>
+
6. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/e/ee/ML-lecture6.pdf 20 марта, "Метод опорных векторов"]<br/>
7. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/1/17/ML-lecture7.pdf 27 марта, "Python и Numpy"]<br/>
+
7. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/1/17/ML-lecture7.pdf 27 марта, "Python и Numpy"]<br/>
8. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/3/32/ML-lecture8.pdf 3 апреля, "Деревья принятия решений"]<br/>
+
8. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/3/32/ML-lecture8.pdf 3 апреля, "Деревья принятия решений"]<br/>
9. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/9/90/ML-lecture9.pdf 10 апреля, "Байесовские методы классификации"]<br/>
+
9. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/9/90/ML-lecture9.pdf 10 апреля, "Байесовские методы классификации"]<br/>
 
10. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/9/90/ML-lecture10.pdf 17 апреля, "EM-алгоритм"]<br/>
 
10. [http://mit.spbau.ru/sewiki/images/9/90/ML-lecture10.pdf 17 апреля, "EM-алгоритм"]<br/>
 
<br/>
 
<br/>

Версия 19:23, 16 апреля 2015

Лекции — Екатерина Алексеевна Тузова (kt@jetbrains.com)

Лекции

1. 11 февраля, "Введение"
2. 18 февраля, "Метрические методы классификации"
3. 27 февраля, "Иерархическая кластеризация"
4. 6 марта, "Кластеризация. Графовые и статистические алгоритмы"
5. 13 марта, "Линейные классификаторы"
6. 20 марта, "Метод опорных векторов"
7. 27 марта, "Python и Numpy"
8. 3 апреля, "Деревья принятия решений"
9. 10 апреля, "Байесовские методы классификации"

10. 17 апреля, "EM-алгоритм"

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

4. Comic-Con и k-means
Дедлайн (20 баллов): 13.03.15 23:59
Дедлайн (10 баллов): 20.03.15 23:59

Условие — Домашнее задание 4

5. Индейцы пима, диабет и линейный классификатор
Дедлайн (20 баллов): 26.03.15 23:59
Дедлайн (10 баллов): 02.04.15 23:59

Условие — Домашнее задание 5

6. Ядра SVM
Дедлайн (20 баллов): 02.04.15 23:59
Дедлайн (10 баллов): 09.04.15 23:59

Условие — Домашнее задание 6

Летучки в начале лекции.

18 февраля
27 февраля
6 марта
13 марта
20 марта
27 марта
3 апреля
10 апреля

Результаты

Результаты

Дополнительные источники по машинному обучению

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)

Дополнительные источники по Python