Майнор Интеллектуальный анализ данных/Прикладные задачи анализа данных — различия между версиями
Machine (обсуждение | вклад) (→Материалы занятий) |
Machine (обсуждение | вклад) (→Материалы занятий) |
||
Строка 70: | Строка 70: | ||
=== 02.03.2017 === | === 02.03.2017 === | ||
− | [https://www.dropbox.com/s/2ehkwhixi561j99/PatternMiningIntro_Minor2017.pdf?dl=0 Лекция 6. Поиск частых множеств и ассоциативные правила] | + | [https://www.dropbox.com/s/2ehkwhixi561j99/PatternMiningIntro_Minor2017.pdf?dl=0 Лекция 6. Поиск частых множеств и ассоциативные правила (повторение с примерами прикладных задач)] |
Версия 17:19, 6 марта 2017
Материалы курса "Прикладные задачи анализа данных"
Преподаватели: Д. И. Игнатов, Е. Л. Черняк
Домашние задания можно выполнять индивидуально или в группах по два человека. Отчет по домашнему заданию отправляйте по адресу: iad.hse@yandex.ru , тему письма сформатируйте так: ИАД-X ДЗ-Y Name1 Name2, где X – номер группы, Y – номер домашнего задания, а Name1 Name2 - ваши фамилии (или Name1, если вы делаете домашнее задание самостоятельно) .
Дедлайны домашних заданий в списке ниже. Если вы сдаете домашнее задание после дедлайна, то оценка снижается на 10% за каждый день опоздания.
- Дедлайн по 1 домашнему заданию: все группы -- до 23:59 9.02, кроме ИАД-2 -- до 23:59 16.02.
- Дедлайн по 2 домашнему заданию: все группы -- до 23:59 25.02 (внимание, ДЗ обновлено!!!)
- Дедлайн по 3 домашнему заданию: все группы -- до 23:59 9.03
Отчет по ДЗ состоит из трех частей: содержательный отчет, код и данные. Первые две части можно совместить в ipython notebook.
Оценки за домашние задания:
Содержание
Материалы занятий
19.01.2017
Лекция 1. Введение (upd: формула оценки)
26.01.2017
Лекция 2. Введение в АОТ. Морфология, методы выделения ключевых слов, синтаксис
Практическое занятие 1. Тетрадки и данные
Домашнее задание 1. Сравнение стилей
02.01.2017
Лекции 3 и 4. Синтаксический анализ. Векторная модель
Практическое занятие 2. Туториалы и полезные ссылки
(обновление) Домашнее задание 2. Word2vec
9.02.2017
Лекция 5. Классификация в задачах АОТ
Задания из курса Лауры Каллмайер
16.02.2017
Данные для Домашнего задания З
Практическое занятие 3. Нейронные сети
02.03.2017
Лекция 6. Поиск частых множеств и ассоциативные правила (повторение с примерами прикладных задач)