Машинное обучение (ФЭН) - 2020 — различия между версиями

Версия 12:20, 7 сентября 2020

О курсе

Преподаватели:

Лекции - Кантонистова Елена Олеговна

Семинары - Кантонистова Елена Олеговна, Титов Владислав Валерьевич

Семинары

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

• самостоятельные работы на семинарах (пятиминутки)

• домашние задания (в том числе соревнование на Kaggle)

• коллоквиум

• экзамен

Все работы оцениваются в 10 баллов. Активная работа на семинаре добавляет +3 балла к следующей пятиминутке (максимум за пятиминутку в любом случае 10 баллов)

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

0.3 * Домашнее задание + 0.2 * Коллоквиум + 0.2 * Работа на семинаре + 0.3 * Экзамен

Коллоквиум

Правила

Экзамен

Лекции

Семинары

Полезные материалы

Книги

• Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. The Elements of Statistical Learning (2nd edition). Springer, 2009.r, 2009.
• Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
• Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.
• Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.
• Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
• Willi Richert, Luis Pedro Coelho. Building Machine Learning Systems with Python. Packt Publishing, 2013.

Курсы по машинному обучению и анализу данных

• Курс по машииному обучению Евгения Соколова на ПМИ ФКН
• Курс по машинному обучению К.В. Воронцова
• Видеозаписи лекций курса Школы Анализа Данных, К.В. Воронцов
• Coursera: Машинное обучение и анализ данных (специализация)
• Coursera: Введение в машинное обучение, К.В. Воронцов