Прикладная статистика в машинном обучении 23/24 — различия между версиями

Версия 11:53, 9 сентября 2023

О курсе

Курс читается для студентов 3-го курса в 1-2 модулях.

Лектор: Максим Каледин

Лекции проходят в пятницу, 9:30 – 10:50, R405.

Семинаристы: Антон Золотарёв, Дарья Демидова, Яна Хассан

Учебные ассистенты: Кирилл Королёв Артём Беляев, Валерия Кондратьева, Никита Горевой,

Семинары

(!) Сверяйтесь с вашим актуальным расписанием, возможны изменения.

Полезные ссылки

• Канал в Телеграме (для важных объявлений)

• Общий чат в Телеграме для обсуждений/вопросов

• GitHub

• Ведомость TBD

Лекции

[8 сентября] Лекция 1: Метод максимального правдоподобия, свойства ММП-оценок, модель клиента магазина.

• Видео
• Конспект

Семинары

Семинар 1: Метод максимального правдоподобия.

• Видео
• Ноутбук

Домашние задания

Домашние задания представляют из себя python-ноутбук, где потребуется решить несколько теоретических задач, а также несколько задач с помощью программного кода. Как сдавать ДЗ: Anytask TBD.

ДЗ-1

Больше подробностей на первой неделе

ДЗ-2

Больше подробностей на пятой неделе

ДЗ-3

Больше подробностей на девятой неделе

Квизы

Квизы — небольшие самостоятельные работы, проводятся периодически (раз в две-три недели) на семинаре. Выдаются в начале семинара на 10-15 минут. Оценка за квизы формируется как среднее по всем квизам.

Контрольная работа

Контрольная работа является письменной формой контроля. В контрольную работу войдут задачи по темам примерно до Лекции 8. После недели 8 планируется неделя консультаций, затем неделя контрольной работы (на лекции) и потом продолжение лекций. Возможны изменения, связанные с расписанием и праздниками.

Экзамен

Экзамен является устной формой контроля. В экзамен войдут теория и задачи по темам лекций и семинаров всего курса.

Подробный состав тем и процедура проведения будут объявлены в начале второго модуля.

TBD

Отчётность по курсу и критерии оценки

Итоговая оценка за курс

Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле:

Итог = 0.7 * Накоп + 0.3 * Экз.

В этой формуле

0.7 * Накоп = 0.1 * Квиз + 0.3 * среднее(ДЗ1,ДЗ2,ДЗ3) + 0.3 * КР,

где

• Квиз – средняя оценка за все квизы.
• ДЗ1, ДЗ2, ДЗ3 – оценки за ДЗ1,ДЗ2 и ДЗ3 соответственно; avg -- среднее
• КР – оценка за контрольную работу.

Можно не приходить на экзамен, в этом случае Итог = мин(накоп,7); если студент решает сдавать экзамен, то применяется формула выше. Округление арифметическое, округляется только итоговая оценка.

Литература

Горяинова Е.Р., Панков А.Р., Платонов Е.Н. Прикладные методы анализа статистических данных – М.: Издательский дом Высшей школы экономики, 2012. (Очень много про непараметрические критерии со ссылками и деталями)

Wasserman L. All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference, Springer Science & Business Media, 2013 (в общем про "большую" статистику)

Чжун К.Л., АитСахлиа Ф. Элементарный курс теории вероятностей. Стохастические процессы и финансовая математика – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2014. (если интересно много простых примеров сложных понятий)

Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика – М.: БИНОМ Лаборатория знаний, 2015. (МНОГО МАТСТАТА, но наглядно)

Прочее

• Frederick Gravetter, Larry Wallnau. Statistics for the Behavioral Sciences – базовый курс с большим количеством картинок и подробных текстовых объяснений. Прекрасно подходит для быстрого повторения интуиции и основной методологии.

• David Williams. Weighing the Odds. A Course in Probability and Statistics – суровая книжка для самых смелых. Содержит все основные темы по теории вероятностей и статистике в рамках программы для технических специальностей. Сквозная идея книги – показать связь теории вероятностей и статистики с другими разделами математики, поэтому для каждого утверждения приводятся строгие и очень подробные доказательства. Сильно расширяет общематематический кругозор, содержит много нетривиальных утверждений.