Байесовские методы машинного обучения 2017 — различия между версиями
Tipt0p (обсуждение | вклад) (→Краткое описание) |
Tipt0p (обсуждение | вклад) (→Отчётность по курсу и критерии оценки) |
||
Строка 15: | Строка 15: | ||
===Отчётность по курсу и критерии оценки=== | ===Отчётность по курсу и критерии оценки=== | ||
+ | |||
+ | В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания: | ||
+ | * 2 практических домашних задания | ||
+ | * 3 теоретических домашних задания | ||
+ | * 4 домашних лабораторных работы | ||
+ | * устный экзамен | ||
+ | |||
+ | Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле | ||
+ | |||
+ | O_итог=0.7 O_накопл + 0.3 O_экз | ||
+ | |||
+ | Накопленная и итоговая оценки округляются арифметически. | ||
+ | |||
+ | Накопленная оценка рассчитывается по формуле | ||
+ | |||
+ | O_накопл= 3/7 * O_практ + 4/49 * (3 * O_теор + 4 * О_лаб) | ||
+ | |||
+ | Эта формула выглядит страшно, но на деле она просто означает, что за практические работы можно заработать 3 балла в итоговую оценку, а за теоретические и лабораторные вместе - 4 балла. Оценка за каждый тип заданий рассчитывается как среднее по всем заданиям данного типа. Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). Для каждого задания устанавливается срок сдачи. За каждый день просрочки сдачи практического задания устанавливается штраф 0.3 балла, но суммарно не более 6 баллов (чтобы студенты имели возможность выполнить задание на положительную оценку даже при максимально поздней сдаче). Лабораторные работы и теоретические задания после срока не принимаются. | ||
=== Экзамен === | === Экзамен === |
Версия 00:28, 11 сентября 2017
Лектор: Дмитрий Петрович Ветров
Семинаристы: Екатерина Лобачева, Кирилл Неклюдов
Контакты: по всем вопросам, связанным с курсом, просьба писать на bayesml@gmail.com. В название письма обязательно добавлять [ФКН БММО17].
Содержание
Краткое описание
Курс посвящен т.н. байесовским методам решения различных задач машинного обучения (классификации, восстановления регрессии, уменьшения размерности, разделения смесей, тематического моделирования и др.), которые в настоящее время активно развиваются в мире. Большинство современных научных публикаций по машинному обучению используют вероятностное моделирование, опирающееся на байесовский подход к теории вероятностей. Последний позволяет эффективно учитывать различные предпочтения пользователя при построении решающих правил прогноза. Кроме того, он позволяет решать задачи выбора структурных параметров модели. В частности, здесь удается решать без комбинаторного перебора задачи селекции признаков, выбора числа кластеров в данных, размерности редуцированного пространства при уменьшении размерности, значений коэффициентов регуляризации и пр. В байесовском подходе вероятность интерпретируется как мера незнания, а не как объективная случайность. Простые правила оперирования с вероятностью, такие как формула полной вероятности и формула Байеса, позволяют проводить рассуждения в условиях неопределенности. В этом смысле байесовский подход к теории вероятностей можно рассматривать как обобщение классической булевой логики.
Основной задачей курса является привитие студентам навыков самостоятельного построения сложных вероятностных моделей обработки данных, используя стандартные модели в качестве своеобразных "кирпичиков". Особое внимание уделяется приближенным байесовским методам, позволяющим обсчитывать сложные вероятностные модели.
Новости
Отчётность по курсу и критерии оценки
В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
- 2 практических домашних задания
- 3 теоретических домашних задания
- 4 домашних лабораторных работы
- устный экзамен
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле
O_итог=0.7 O_накопл + 0.3 O_экз
Накопленная и итоговая оценки округляются арифметически.
Накопленная оценка рассчитывается по формуле
O_накопл= 3/7 * O_практ + 4/49 * (3 * O_теор + 4 * О_лаб)
Эта формула выглядит страшно, но на деле она просто означает, что за практические работы можно заработать 3 балла в итоговую оценку, а за теоретические и лабораторные вместе - 4 балла. Оценка за каждый тип заданий рассчитывается как среднее по всем заданиям данного типа. Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). Для каждого задания устанавливается срок сдачи. За каждый день просрочки сдачи практического задания устанавливается штраф 0.3 балла, но суммарно не более 6 баллов (чтобы студенты имели возможность выполнить задание на положительную оценку даже при максимально поздней сдаче). Лабораторные работы и теоретические задания после срока не принимаются.
Экзамен
Домашние задания
Расписание занятий
Рекомендуемая литература
- Barber D. Bayesian Reasoning and Machine Learning. Cambridge University Press, 2012.
- Murphy K.P. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. The MIT Press, 2012.
- Bishop C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
- Mackay D.J.C. Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. Cambridge University Press, 2003.
- Tipping M. Sparse Bayesian Learning. Journal of Machine Learning Research, 1, 2001, pp. 211-244.
- Шумский С.А. Байесова регуляризация обучения. В сб. Лекции по нейроинформатике, часть 2, 2002.
Полезные ссылки
Сайт одноименного курса, читаемого на ВМК МГУ.
Сайт группы Байесовских методов.
Простые и удобные заметки по матричным вычислениям и свойствам гауссовских распределений.
Памятка по теории вероятностей.