Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД-13 — различия между версиями
(→Домашние задания) |
|||
| (не показаны 2 промежуточные версии этого же участника) | |||
| Строка 29: | Строка 29: | ||
| 26.01.2016 || 09.02.2016 09:00 MSK || [http://nbviewer.jupyter.org/github/romovpa/ml-course-hse/blob/master/sem03/Lab01_Python_and_Data_Analysis.ipynb Лабораторная работа 1. NumPy и Pandas] | | 26.01.2016 || 09.02.2016 09:00 MSK || [http://nbviewer.jupyter.org/github/romovpa/ml-course-hse/blob/master/sem03/Lab01_Python_and_Data_Analysis.ipynb Лабораторная работа 1. NumPy и Pandas] | ||
|- | |- | ||
| − | | 18.03.2016 || | + | | 18.03.2016 || 05.04.2016 09:00 MSK || [http://nbviewer.jupyter.org/github/romovpa/ml-course-hse/blob/master/Lab02_Naive_Bayes.ipynb Лабораторная работа 2. Наивный Байес] |
| + | |- | ||
| + | | 5.04.2016 || 19.04.2016 09:00 MSK || [https://github.com/romovpa/ml-course-hse/blob/master/Project.ipynb Проект. Часть 1] | ||
| + | |- | ||
| + | | - || - || [https://github.com/romovpa/ml-course-hse/blob/master/Lab03_Linear.ipynb Лабораторная работа 3. Линейные модели] | ||
| + | |- | ||
| + | | - || - || [https://github.com/romovpa/ml-course-hse/blob/master/Lab04_Trees.ipynb Лабораторная работа 4. Решающие деревья и леса. Кластеризация и понижение размерности] | ||
| + | |- | ||
| + | | - || - || [https://github.com/romovpa/ml-course-hse/blob/master/Project2.ipynb Проект. Часть 2] | ||
|} | |} | ||
Текущая версия на 08:58, 7 июня 2016
Содержание
Общая информация
Семинарист — Ромов Петр.
Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com (обратите внимание на оформление темы письма)
Семинары
| Дата | Тема | Материалы семинара |
|---|---|---|
| 12.01.2016 | Вводный семинар | |
| 19.01.2016 | Работа с данными в Python | |
| 26.01.2016 | Постановка задачи обучения с учителем | Тетрадка |
| 26.01.2016 | Вектора и матрицы | Тетрадка |
| 09.02.2016 | Линейные модели | Тетрадка |
Домашние задания
| Дата выдачи | Дедлайн | Задание |
|---|---|---|
| 26.01.2016 | 09.02.2016 09:00 MSK | Лабораторная работа 1. NumPy и Pandas |
| 18.03.2016 | 05.04.2016 09:00 MSK | Лабораторная работа 2. Наивный Байес |
| 5.04.2016 | 19.04.2016 09:00 MSK | Проект. Часть 1 |
| - | - | Лабораторная работа 3. Линейные модели |
| - | - | Лабораторная работа 4. Решающие деревья и леса. Кластеризация и понижение размерности |
| - | - | Проект. Часть 2 |
Правила игры
Информация о домашних заданиях появится позже.
Иногда на семинарах будут проводиться проверочные работы. Об этом будет объявляться заранее. Также каждый студент делает проект в течение двух модулей (решение какой-то задачи анализа данных, информация будет объявлена позже).
Про домашние задания
Каждое ДЗ выдается на две (полных) недели. Дедлайн строгий, после него задание сдать нельзя.
Плагиат будет строго наказываться: вся компонента — и те, кто списал, и те, у кого списали — получает не более 0 баллов за задание. Цените свое время.
Оформление темы письма
При написании письма необходимо указывать тему, как описано ниже (почта, на которую вы отправляете вопросы и работы, является почтой всего майнора, поэтому указывая тему письма правильно вы повышаете шансы дождаться ответа). Далее NN - номер вашей группы. X - номер лабораторной работы.
- Для вопросов: [ИАД-NN] - Вопрос - Фамилия Имя Отчество
- Для домашних лабораторных работ: [ИАД-NN] - Лабораторная работа X - Фамилия Имя Отчество
