Майнор Анализ Данных ИАД-7 — различия между версиями
Aumnov (обсуждение | вклад) (13-14) |
Aumnov (обсуждение | вклад) (→Семинар 13-14) |
||
| Строка 62: | Строка 62: | ||
Продолжали решать задачи по регрессии: [https://www.dropbox.com/s/nrf77pa45exk0ga/Regression.ipynb?dl=0 тетрадка]. | Продолжали решать задачи по регрессии: [https://www.dropbox.com/s/nrf77pa45exk0ga/Regression.ipynb?dl=0 тетрадка]. | ||
| + | |||
Начали решать задачи по классификации: [https://www.dropbox.com/s/ck8mvpnubqc7vab/Classification.ipynb?dl=0 тетрадка] и [https://www.dropbox.com/s/xfwcncqx3mss5ax/titanik.csv?dl=0 данные]. | Начали решать задачи по классификации: [https://www.dropbox.com/s/ck8mvpnubqc7vab/Classification.ipynb?dl=0 тетрадка] и [https://www.dropbox.com/s/xfwcncqx3mss5ax/titanik.csv?dl=0 данные]. | ||
Версия 15:18, 17 мая 2016
Содержание
Решения дз
Решение дз 1: тетрадка.
Решение дз 2: тетрадка.
Семинары
Семинар 1-2
На семинаре настроили и начали работать со следующими инструментами:
- ipython notebook
- numpy/scipy
- matplotlib
- pandas
Все это есть в пакете Anaconda.
Выполняли задание.
Датасет: данные, названия признаков.
Материал в помощь.
Семинар 3-4
Дорешивали задание с прошлого раза. Для заданий 4 и 5 удобно использовать функцию DataFrame.groupby.
Начали решать задание по линейной алгебре.
Семинар 5-6
Дорешивали прошлое задание, обсуждали линейную регресиию, градиентный спуск, решали задачи по оптимизации.
Семинар 7-8
Дорешивали задачи по оптимизации.
Решали задачи по теории вероятностей.
Семинар 9-10
Решали задачи по теории вероятностей. Можно проверить правильность по ответам.
Обсуждали матричное дифференцирование.
Обсуждали наивный байесовский классификатор. Разбирали библиотеку sklearn на примере наивного байесовского классификатора.
Семинар 11-12
Дорешивали задачи по теории вероятностей и матричному дифференцированию.
Решали задачи по регрессии: тетрадка.
Семинар 13-14
Продолжали решать задачи по регрессии: тетрадка.
