Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД 2 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Строка 22: | Строка 22: | ||
== Полезные ссылки (Будут пополняться) == | == Полезные ссылки (Будут пополняться) == | ||
+ | ''' Семинар 3 ''' | ||
+ | # [http://www.visiondummy.com/2014/04/curse-dimensionality-affect-classification/ Curse of Dimensionality] | ||
+ | |||
''' Семинар 2 ''' | ''' Семинар 2 ''' | ||
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML] | # [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML] |
Версия 00:35, 1 февраля 2017
Содержание
Майнор по Анализу Данных -- ИАД-2
На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-2
Семинарист: Шестаков Андрей shestakoffandrey@gmail.com
Ассистент: Чеснокова Полина
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов [Майнор ИАД-2 2017]
Страница курса
Анонимные комментарии, замечания и пожелания можно оставить здесь
Семинары
1) 18 Января 2017: Введение + Повторение Python - IPython Notebook (Что успели)
2) 25 Января 2017: Спасательная операция по Numpy и Pandas - IPython Notebook (Что успели)
2) 1 Февраля 2017: ВНИМАНИЕ! СЕМИНАР СОСТОИТСЯ В 10:30
Домашние Задания
Soon..
Полезные ссылки (Будут пополняться)
Семинар 3
Семинар 2
Семинар 1 Pandas & Seaborn
- Pandas - На самом деле содержит всю необходимую инфу с примерами
- Effective Pandas - Учебник\туториал по Pandas
- NumPY, Pandas Cheat-Sheet
- Learning Data Science with Python - Неплохой практический курс по Python для анализа данных (MUST)
- Pandas Visualization
- Seaborn
Наборы данных
Python and etc.
- PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet
- Python Tutorials Point
- Matplotlib Tutorial
- Matrix Manipulation Cheat-sheet
- Ipython Notebook
- Beaker Notebook
- yhat Rodeo
Ресурсы и Книги
- James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning
- Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)
- MachineLearning.ru
- Kaggle
- [1]
- UCI Repo
Онлайн Курсы