Машинное обучение в экономике 2023-2024 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Potanin (обсуждение | вклад) (→Неделя 4. Логистическая регрессия и метод опорных векторов) |
Potanin (обсуждение | вклад) (→Основные материалы) |
||
| Строка 36: | Строка 36: | ||
[https://github.com/bogdanpotanin/Machine-Learning/blob/main/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F_3__%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D0%B6%D0%B0%D0%B9%D1%88%D0%B5%D0%B3%D0%BE_%D1%81%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%B4%D0%B0.pdf Слайды лекции] | [https://github.com/bogdanpotanin/Machine-Learning/blob/main/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F_3__%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D0%B6%D0%B0%D0%B9%D1%88%D0%B5%D0%B3%D0%BE_%D1%81%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%B4%D0%B0.pdf Слайды лекции] | ||
| + | |||
| + | [https://github.com/bogdanpotanin/Machine-Learning/blob/main/3.%20%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%20%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D0%B6%D0%B0%D0%B9%D1%88%D0%B8%D1%85%20%D1%81%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%B9.py Код семинара] | ||
=== Рекомендуемая литература === | === Рекомендуемая литература === | ||
Версия 18:11, 22 декабря 2023
Содержание
- 1 Дисклеймер
- 2 Неделя 1. Байесовский классификатор и его модификации
- 3 Неделя 2. Решающие деревья
- 4 Неделя 3. Метод ближайших соседей
- 5 Неделя 4. Логистическая регрессия и метод опорных векторов
- 6 Неделя 5. Нейронные сети
- 7 Неделя 6. Градиентный бустинг и что-то еще
- 8 Неделя 7. Что-то еще интересное, может быть рекомендационные системы
- 9 Неделя 8. Что-то про связь эконометрики и машинного обучения
- 10 Список литературы
Дисклеймер
Материалы данной страницы являются предварительными и могут содержать существенные неточности
Неделя 1. Байесовский классификатор и его модификации
Основные материалы
Рекомендуемая литература
1. FOML глава 6.
2. MLPP глава 10.
Неделя 2. Решающие деревья
Основные материалы
Рекомендуемая литература
1. FOML глава 4.
2. MLPP глава 16.
Неделя 3. Метод ближайших соседей
Основные материалы
Рекомендуемая литература
1. FOML глава 5.
Неделя 4. Логистическая регрессия и метод опорных векторов
Основные материалы
Рекомендуемая литература
1. FOML глава 7.
2. MLPP главы 8 и 14.5.
Неделя 5. Нейронные сети
Неделя 6. Градиентный бустинг и что-то еще
Неделя 7. Что-то еще интересное, может быть рекомендационные системы
Неделя 8. Что-то про связь эконометрики и машинного обучения
Список литературы
- FOML -- Fundamentals of machine learning for predicting data analytics. John D. Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D'Arcy. Низкая сложность
- MLPP -- Machine learning a probabilistic perspective. Kevin P. Murphy. Высокая сложность
