Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск

О курсе

Курс читается для студентов 2-го курса майнора ИАД в 3-4 модулях.

Проводится с 2015 года.

Лектор: Соколов Евгений Андреевич

Лекции проходят по средам, 10:30 - 11:50, ауд. 5306 (Шаболовка, 26).


Полезные ссылки

Карточка курса и программа

Репозиторий с материалами на GitHub

Почта для сдачи домашних заданий: hse.minor.dm+<номер группы>@gmail.com (например, hse.minor.dm+3@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://telegram.me/hse_minor_intro_dm_2019

Таблица с оценками

Оставить отзыв на курс: форма

Вопросы по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм лектору (esokolov@) или семинаристу. Вопросы по материалам лекций лучше всего оформлять в виде Issue в github-репозитории курса.

Семинары

Группа Преподаватель Учебный ассистент Страница Расписание
ИАД-1 Кохтев Вадим Богданов Илья Чат в Telegram, Github среда, 9:00-10:20, ауд. 3203
ИАД-2 Ковалев Евгений Мухортов Максим Wiki среда, 12:10-13:30, ауд. 4336
ИАД-3
ИАД-4 Филатов Артем Рогачевская Анастасия Чат в Telegram среда, 9:00-10:20, ауд. 4335
ИАД-5

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

  • Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и семинаров
  • Практические домашние работы на Python
  • Контрольная где-то в середине курса
  • Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

Oитоговая = 0.7 * Oнакопленная + 0.3 * Оэкз

Оценка за работу в семестре вычисляется по формуле

Oнакопленная = 0.2 * Oсамостоятельные + 0.6 * Одз + 0.2 * Оконтрольная

Оценка за самостоятельную работу вычисляется как среднее по всем самостоятельным, оценка за домашнюю работу — как среднее по всем практическим заданиям.

Правила сдачи заданий

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

Лекции

Файлы со слайдами очень легко скачать с GitHub с помощью кнопки Raw!

Лекция 1 (16.01.2018). Введение в машинное обучение и анализ данных. [Слайды]

Лекция 2 (23.01.2018). Типы задач машинного обучения. Типы признаков. Обобщающая способность и переобучение. Примеры задач анализа данных. [Слайды]

Лекция 3 (30.01.2018). Векторы и матрицы. Норма, метрика и скалярное произведение. Качество классификации, доля верных ответов. Оценивание обобщающей способности, кросс-валидация. Гипотеза компактности. Метод k ближайших соседей. [Слайды]

Лекция 4 (06.02.2018). Метод k ближайших соседей в регрессии. Среднеквадратичная ошибка. Матричное умножение. Производные и градиенты. Экстремумы функций. Обучение линейной регрессии. [Слайды]

Лекция 5 (13.02.2018). Градиентный спуск. Линейные зависимости и мультиколлинеарность. Регуляризация линейных моделей. Масштабирование признаков. [Слайды]

Лекция 6 (20.02.2018). Линейная классификация. Логистическая регрессия. Оценивание вероятностей. Метрики качества классификации: accuracy, precision, recall. [Слайды]

Лекция 7 (27.02.2018). Работа с категориальными признаками. Метрики качества регрессии: MSE, MAE, коэффициент детерминации. Устойчивые оценки. Качество классификации, AUC-PR, AUC-ROC. Параметры и гиперпараметры. [Слайды]

Лекция 8 (06.03.2018). Многоклассовая классификация, подход one-vs-all. Решающие деревья. Критерии информативности. Энтропия и энтропийный критерий для классификации. Гиперпараметры деревьев, борьба с переобучением. [Слайды]

Лекция 9 (13.03.2018). Композиции алгоритмов. Случайные леса [Слайды]

Лекция 10 (20.03.2018). Композиции алгоритмов. Разложение ошибки на смещение и разброс. Градиентный бустинг. [Слайды]

Лекция 11 (10.04.2018). Понижение размерности данных. Отбор признаков: одномерные методы, отбор с помощью моделей. Визуализация данных, t-SNE. [Слайды]

Лекция 12 (24.04.2018). Обучение без учителя. Примеры задач. Кластеризация: K-Means, DBSCAN, графовые методы. Представления слов. [Слайды]

Лекция 13 (15.05.2018). Рекомендательные системы. Коллаборативная фильтрация, модели со скрытыми переменными. [Слайды]

Лекция 14 (29.05.2018). Ранжирование. Метрики качества ранжирования. Точечные и попарные методы. [Слайды]

Лекция 15 (05.06.2018). Метод опорных векторов. Задача максимизации отступа. Hinge loss. Ядровой переход. [Слайды]

Лекция 16 (05.06.2018). Обучение с переносом знаний. [Слайды]

Семинары

Практические задания

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются.

Контрольная работа

Вопросы: https://docs.google.com/document/d/1kdeA730ItEqgC-4V_-U2gq_EbpX413XmmE9wMj7Wdh8/edit?usp=sharing

Примеры задач:

Экзамен

Вопросы: https://docs.google.com/document/d/1IrRO4kbzKieTWDgJ5UhfPECyU2tvq9CZi2mXgQPzf30/edit?usp=sharing

Примеры задач прошлого года (также могут войти задачи из коллоквиума)

Полезные материалы

Курсы по машинному обучению и анализу данных

Статьи

Книги

  • Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
  • Boris Mirkin. Core Concepts in Data Analysis: Summarization, Correlation, Visualization. 2010.
  • James, Witten, Hastie, Tibshirani. An Introduction to Statistical Learning. 2013.

Страницы прошлых лет

2017/18 учебный год

2016/17 учебный год

2015/16 учебный год

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_анализ_данных&oldid=34154»