Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018 ИАД1 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 12: Строка 12:
  
 
== Семинары ==
 
== Семинары ==
'''1) 7 сентября 2017:''' Метод опорных векторов. Ядра. - [[http://nbviewer.jupyter.org/github/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-17/seminar1/1_svm.ipynb IPython Notebook]] <br/>
+
'''1) 7 сентября 2017:''' Метод опорных векторов и ядра - [http://nbviewer.jupyter.org/github/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-17/seminar1/1_svm.ipynb IPython Notebook тетрадка], [https://goo.gl/forms/1byeOJg3la09woPe2 опрос] <br/>
  
  

Версия 11:28, 7 сентября 2017

Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2017/2018 учебный год - ИАД-1 и ИАД-2

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-1 и ИАД-2

Семинарист: Панов Александр [1]
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов [Майнор ИАД]

Страница курса
Анонимные комментарии, замечания и пожелания можно оставить здесь
. Репозиторий курса - https://github.com/grafft/hse-tasks/tree/master/minor-aml-17
.

Семинары

1) 7 сентября 2017: Метод опорных векторов и ядра - IPython Notebook тетрадка, опрос


Домашние Задания

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

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