Машинное обучение 2015

Материал из SEWiki
Версия от 18:57, 31 марта 2015; YAleksandrov (обсуждение | вклад) (Дополнительные источники по машинному обучению: книжка Ульмана с описанием LSH)

Перейти к: навигация, поиск

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"
13 марта, "Линейные классификаторы"
20 марта, "Метод опорных векторов"
27 марта, "Python и Numpy"

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

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 структур данных для больших объемов данных, в т.ч. MapReduce, PageRank)

Дополнительные источники по Python