Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД2-6 — различия между версиями

Версия 17:42, 21 сентября 2016

Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-2 и ИАД-6

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-2 и ИАД-6

Семинарист: Паринов Андрей Андреевич (mailto:aparinov1@gmail.com)[1]
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов [Майнор2016 ИАД2]

Страница курса

Оценки [2]
Анонимные комментарии, замечания и пожелания можно оставить здесь
Вопросы по курсу можно и нужно задавать на странице Q&A Pizza здесь.

Оценки Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле: Oитог=0.7 Oнакопл+0.3 Oэкз
Накопленная оценка рассчитывается по формуле: Oнакопл=0.15 Oсамост+0.15 Oауд+0.5 Oдз+0.2 Oколлоквиум

Семинары

1) 15 Сентября 2016: Метод опорных векторов. Ядра. - [IPython Notebook]
2) 22 Сентября 2016: Стохастический градиент. - [IPython Notebook]

Домашние Задания

[ДЗ 1.] Данные. Срок - 30 Сентября 2016

Полезные ссылки (Будут пополняться)

Семинар 1

1. Пример работы полиномиального ядра
2. Описание ядер
3. Еще про SVM

Pandas & Seaborn

1. Pandas
2. Effective Pandas
3. Pandas Cheat-Sheet
4. Pandas Visualization
5. Seaborn

Наборы данных

1. Портал Открытых Данных РФ
2. Funny Datasets
3. Сборник Открытых Данных (!!!)
4. Еще наборы данных

FYI

1. Spurious Correlations
2. Correlation

Семинар 1

Python

1. PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet
2. Python Tutorials Point
3. Matplotlib Tutorial
4. Matrix Manipulation Cheat-sheet
5. Ipython Notebook
6. Beaker Notebook
7. yhat Rodeo

Ресурсы и Книги

1. James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning
2. Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)
3. MachineLearning.ru
4. Kaggle
5. UCI Repo
6. Visual Intro to ML

Онлайн Курсы

1. Andrew Ng's Course
2. Introduction to ML
3. Learning Data Science with Python
4. Курс от ВШЭ
5. Обзор МООС Курсов