Машинное обучение 1/2023 2024 — различия между версиями
Esokolov (обсуждение | вклад) (→Правила выставления оценок) |
Esokolov (обсуждение | вклад) (→О курсе) |
||
Строка 47: | Строка 47: | ||
|- | |- | ||
|} | |} | ||
+ | |||
+ | |||
+ | === Консультации === | ||
=== Правила выставления оценок === | === Правила выставления оценок === |
Версия 21:19, 20 сентября 2016
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов 3-го курса ПМИ в 1-2 модулях.
Проводится с 2016 года.
Лектор: Соколов Евгений Андреевич
Лекции проходят по вторникам, 10:30 - 11:50, ауд. 317.
Полезные ссылки
Репозиторий с материалами на GitHub
Почта для сдачи домашних заданий: hse.cs.ml+<номер группы>@gmail.com (например, hse.cs.ml+141@gmail.com)
Канал в telegram для объявлений: https://telegram.me/hse_cs_ml_course
Оставить отзыв на курс: форма
Семинары
Группа | Преподаватель | Учебный ассистент | Страница | Расписание |
---|---|---|---|---|
141 (МОП) | Зиннурова Эльвира Альбертовна | Козловская Наталия | вторник, 12:10 - 13:30, ауд. 513 | |
142 (МОП) | Неклюдов Кирилл Олегович | Егоров Евгений | вторник, 12:10 - 13:30, ауд. 503 | |
143 (АПР) | Яшков Даниил Дмитриевич | Потапенко Анна | вторник, 12:10 - 13:30, ауд. 505 | |
144 (АДИС) | Чиркова Надежда Александровна | Сафин Александр | семинары | вторник, 13:40 - 15:00, ауд. 503 |
145 (РС) | Умнов Алексей Витальевич | Грачев Артем | семинары | пятница, 12:10 - 13:30, ауд. 501 |
Консультации
Правила выставления оценок
В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
- Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и выполнение теоретических домашних заданий
- Практические домашние работы на Python
- Соревнования по анализу данных
- Устный коллоквиум в конце 1-го модуля
- Устный экзамен
Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:
Oитоговая = 0.7 * Oнакопленная + 0.3 * Оэкз
Оценка за работу в семестре вычисляется по формуле
Oнакопленная = 0.2 * Oсамостоятельные + 0.6 * Одз + 0.2 * Околлоквиум
Оценка за самостоятельную работу вычисляется как среднее по всем самостоятельным, оценка за домашнюю работу — как среднее по всем практическим заданиям и соревнованиям.
Также за каждое практическое задание и соревнование можно получить дополнительные баллы, которые влияют на выставление оценки за курс автоматом. Необходимым условием для получения автомата является накопленная оценка, равная 8 или выше.
Правила сдачи заданий
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работа не принимаются.
При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.
При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён (при этом получить дополнительные баллы за призовые места на конкурсе можно только при участии в общий срок). Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.
Лекции
Лекция 1 (6 сентября). Введение в машинное обучение. Основные термины, постановки задач и примеры применения. [Конспект]
Лекция 2 (13 сентября). Линейная регрессия. Метрики качества регрессии. Градиентный спуск и способы оценивания градиента. Переобучение и регуляризация. [Конспект]
Лекция 3 (20 сентября). Переобучение и регуляризация. Разреженные линейные модели. Квантильная регрессия. Подготовка признаков. [Конспект]
Семинары
Семинар 1. Библиотеки для анализа данных: numpy, pandas, matplotlib. [Notebook]
Семинар 2. Векторное дифференцирование. Линейная регрессия, аналитическое и численное решение. Scikit-learn. [Notebook] [Домашнее задание]
Семинар 3. Подготовка признаков (масштабирование, категориальные признаки, нелинейные признаки, заполнение пропусков). Выбросы и устойчивость к ним. Квантильная регрессия. Vowpal Wabbit. [Notebook] [Домашнее задание]
Практические задания
Задание 1. Numpy, pandas, scikit-learn и градиентный спуск.
Дата выдачи: 16.09.2016
Дедлайн: 30.09.2016 23:59MSK
Соревнования
Полезные материалы
Книги
- Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. The Elements of Statistical Learning (2nd edition). Springer, 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.