Прикладная статистика в машинном обучении 20/21 — различия между версиями
м |
м (added hw1) |
||
Строка 56: | Строка 56: | ||
Дедлайн: 11.10.2020, 23:59 МСК | Дедлайн: 11.10.2020, 23:59 МСК | ||
− | [ | + | [[https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/hw/hw1/psmo_hw1.pdf Условие]] |
===Отчётность по курсу и критерии оценки=== | ===Отчётность по курсу и критерии оценки=== |
Версия 15:11, 27 сентября 2020
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов 3-го курса в 1-2 модулях.
Лектор: Демешев Борис Борисович
Лекции проходят по пятницам (09:30 - 10:50) онлайн на вышкинской vr360.
Семинарист: Владимир Омелюсик
Семинары проходят по вторникам в 13:00 - 14:20 в ауд. G115 и в 14:40 - 16:00 в D504
Учебные ассистенты: Камилла Бахтиева (181), Наталия Бондаренко (182)
Полезные ссылки
Боевой листок
Лекции
Лекция 1: Метод максимального правдоподобия: точечные и интервальные оценки.
- видео
- Почитать: Ryan Martin, Maximum Likelihood
Лекция 2: Тест отношения правдоподобия и тест Вальда.
- видео
- Почитать: Engle, LR, LM, W tests
Лекция 3: Тест множителей Лагранжа и энтропия.
- видео
- Почитать: Visual Information
Семинары
Семинар 1: Метод максимального правдоподобия.
Семинар 2: Тесты LR, LM и Wald.
Семинар 3: Энтропия и дивергенция Кульбака-Лейблера.
- Конспект
- Видео
- Заметки (стр. 16) NB: Кульбак!
Домашние задания
Домашнее задание 1. Метод максимального правдоподобия.
Дедлайн: 11.10.2020, 23:59 МСК
[Условие]
Отчётность по курсу и критерии оценки
Домашние задания
Домашние задания загружаются в личный репозиторий в GitHub Classroom.
Правила оформления решений находятся на первой странице каждого домашнего задания.
Контрольная работа
Экзамен
Итоговая оценка за курс
Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле: Итог = 0.3 × ДЗ + 0.3 × КР + 0.2 × К + 0.2 × Э,
где
ДЗ — усреднённая оценка за все домашние задания,
КР — оценка за контрольную работу,
Э — оценка за экзамен,
К — усреднённая оценка за все квизы на семинарах.
Округление арифметическое, округляется только итоговая оценка.