Minor da2016 gr3 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 29: Строка 29:
  
 
== Полезные ссылки (Будут пополняться) ==
 
== Полезные ссылки (Будут пополняться) ==
 +
''' Семинар 9 '''
 +
# [https://ccrma.stanford.edu/workshops/mir2009/references/ROCintro.pdf ROC-Curve Introduction]
 +
# [http://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html sklearn Cross-Validation Routines]
 +
 
''' Семинар 8 '''
 
''' Семинар 8 '''
 
# [http://aimotion.blogspot.ru/2011/11/machine-learning-with-python-logistic.html On Logistic Regression with examples]
 
# [http://aimotion.blogspot.ru/2011/11/machine-learning-with-python-logistic.html On Logistic Regression with examples]

Версия 00:03, 22 марта 2016

Майнор по Анализу Данных -- ИАД-3

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: Шестаков Андрей shestakoffandrey@gmail.com
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов [Майнор ИАД 2016]

Презентации лекций лежат тут

Пройдите опрос!

Таблица с результатами содержится здесь

Анонимные комментарии, замечания и пожелания можно оставить здесь

Семинары

12 Января 2016: Введение в Python, настройка среды программирования - IPython Notebook
19 Января 2016: Исследование данных с помощью Pandas и Seaborn - IPython Notebook
26 Января 2016: Элементы работы с матрицами. Меры расстояний и сходства - IPython Notebook
2 Февраля 2016: Оптимизация функций. Символьные вычисления - IPython Notebook
9 Февраля 2016: Вероятность и мат. статистика, ч. 1 - IPython Notebook
16 Февраля 2016: Вероятность и мат. статистика, ч. 2 - IPython Notebook
1 Марта 2016: Линейная регрессия - IPython Notebook
15 Марта 2016: Линейные методы классификации - IPython Notebook
22 Марта 2016: + оценка качества, кросс-валидация - IPython Notebook

Домашние Задания

ДЗ 1. Срок - 2 февраля 2016
ДЗ 2. Срок - 20 февраля 2016
ДЗ 3. Срок - 4 марта 2016

Полезные ссылки (Будут пополняться)

Семинар 9

  1. ROC-Curve Introduction
  2. sklearn Cross-Validation Routines

Семинар 8

  1. On Logistic Regression with examples
  2. Perceptron Algorithm
  3. On Linear Classifiers

Семинар 7

  1. Sklearn Linear Models
  2. Statmodels Examples

Семинар

  1. SciPy Stats reference

Семинар 5

  1. Good Intro to Probability and Statistics
  2. Probability Cheat-Sheet
  3. Naive Bayes
  4. Monte-Carlo

Семинар 4

Optimization

  1. Gradient Descent - Coursera
  2. Regression Lecture Notes
  3. Optimization Methods in Scipy
  4. 3D plotting in Matplotlib

Семинар 3

Probability And Linear Algebra

  1. Matrix Cookbook
  2. PCA Tutorial
  3. Probability & Statistics Cheat-Sheet

Семинар 2

Pandas & Seaborn

  1. Pandas
  2. Pandas Cheat-Sheet
  3. Pandas Visualization
  4. Seaborn

Наборы данных

  1. Портал Открытых Данных РФ
  2. Funny Datasets
  3. Сборник Открытых Данных (!!!)
  4. Еще наборы данных

FYI

  1. Spurious Correlations
  2. Correlation

Семинар 1

Python

  1. PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet
  2. Python Tutorials Point
  3. Matplotlib Tutorial
  4. Matrix Manipulation Cheat-sheet
  5. Ipython Notebook
  6. Beaker Notebook
  7. yhat Rodeo

Ресурсы и Книги

  1. James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning
  2. Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)
  3. MachineLearning.ru
  4. Kaggle
  5. UCI Repo

Онлайн Курсы

  1. Andrew Ng's Course
  2. Introduction to ML
  3. Learning Data Science with Python
  4. Курс от ВШЭ
  5. Обзор МООС Курсов
Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Minor_da2016_gr3&oldid=19074»