Анализ данных (Программная инженерия) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(→‎Семинары)
Строка 31: Строка 31:
  
 
[http://nbviewer.ipython.org/gist/anonymous/fba8bf7f1ad379df9d63 Материал] в помощь.
 
[http://nbviewer.ipython.org/gist/anonymous/fba8bf7f1ad379df9d63 Материал] в помощь.
 +
=== Семинар 2. Проклятие размерности. Метод ближайшего соседа  ===
 +
[https://www.dropbox.com/s/fc2kd7pp3no0s0t/practice.pdf?dl=0 Задание], [https://www.dropbox.com/s/xuse7r13f5cls6a/new_york.txt?dl=0 данные о ресторанах] ([https://www.dropbox.com/s/yejtu3y4ixt3tzl/features.txt?dl=0 название признаков]).
  
 
== Оформление писем ==
 
== Оформление писем ==

Версия 10:25, 24 января 2015

Таблица результатов здесь

Краткое описание

В курсе рассматриваются основные задачи анализа данных и обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на практические аспекты применения изучаемых алгоритмов. Большое внимание уделяется практическим лабораторным работам на языке Python.

Отчётность по курсу и критерии оценки

  • Оценка за курс. После каждой лекции студентам предлагается выполнить практическое задание на Python. В конце модуля пройдет письменный экзамен по теории.

Итоговая оценка за курс складывается из оценок за практические задания и оценки за экзамен.

  • Дедлайны. Решения присланные после дедлайнов не принимаются, кроме случаев наличия уважительных причин у студента (завалы на учебе или работе уважительными причинами не считаются).

Темы лекций

Лекция 1. Основные понятия и примеры прикладных задач. Существующие инструменты анализа данных.

Постановка задач обучения по прецедентам. Объекты и признаки. Типы шкал: бинарные, номинальные, порядковые, количественные. Типы задач: классификация, регрессия, прогнозирование, кластеризация. Основные понятия: модель алгоритмов, метод обучения, функция потерь и функционал качества, принцип минимизации эмпирического риска, обобщающая способность, скользящий контроль. Примеры прикладных задач. Популярные библиотеки и фреймворки для анализа данных на различных языках программирования.

Семинары

Правила сдачи заданий cеминаров

  • На семинарах выдаются практические лабораторные работы, которые можно сдавать на семинаре, либо по почте до дедлайна.
  • Для групп, у который семинары проходят по субботам, дедлайн 9:00 следующей субботы. У групп с семинарами по понедельникам дедлайн 9:00 следующего понедельника.
  • Решения следует отправлять на почту курса с соответствующей темой письма (см. раздел Оформление писем).
  • Решения принимаются в виде одного аккуратно оформленного ipython-notebook'а (.ipynb-файл), либо в виде аккуратного pdf-файла + скриптов.
  • Для теоретических заданий предполагается развернутый ответ (с доказательством при необходимости).
  • По каждому практическому заданию помимо формального ответа на вопрос и соответствующего кода необходимо так же дать комментарии/построить графики при необходимости и сделать выводы.

Семинар 1. Инструментарий

Знакомство с языком Python. Лабораторная 1, данные.

Материал в помощь.

Семинар 2. Проклятие размерности. Метод ближайшего соседа

Задание, данные о ресторанах (название признаков).

Оформление писем

Вопросы и домашние задания присылайте на почтовый адрес cshse.ml@gmail.com. На почту присылайте письма со следующими темами:

  • Для вопросов (общих, по лабораторным, по теории и т. д.): "Вопрос - Фамилия Имя Отчество - Группа"
  • Для лабораторных: "Лабораторная {Номер лабораторной работы} - Фамилия Имя Отчество - Группа (Семинарист)"

Когда отвечаете на наши письма или досылаете какие-то решения, пишите письма в тот же тред.

Полезные ссылки

Машинное обучение

Python

Установка и настройка Python

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Анализ_данных_(Программная_инженерия)&oldid=1423»