Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД-8 — различия между версиями
(→Семинары) |
|||
| Строка 29: | Строка 29: | ||
1 декабря. ''Непараметрические тесты, корреляция.'' Ноутбуки (см. предыдущий семинар). | 1 декабря. ''Непараметрические тесты, корреляция.'' Ноутбуки (см. предыдущий семинар). | ||
| + | |||
| + | 8 декабря. ''Прогнозирование временных рядов.'' [https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/seminar-time-series Ноутбук] | ||
==Домашние задания== | ==Домашние задания== | ||
| Строка 42: | Строка 44: | ||
ДЗ4. Анализ эффективности удержания. [http://wiki.cs.hse.ru/Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)/ДЗ4 Формулировка]. Срок сдачи: 8 декабря. | ДЗ4. Анализ эффективности удержания. [http://wiki.cs.hse.ru/Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)/ДЗ4 Формулировка]. Срок сдачи: 8 декабря. | ||
| + | |||
| + | ДЗ5. Прогнозирование временного ряда. Возьмите любой понравившийся ряд с [https://datamarket.com/data/list/?q=interval:month%20provider:tsdl сайта] и постройте прогноз для него аналогично ноутбуку с семинара. Выбранный ряд занесите в [https://docs.google.com/spreadsheets/d/19qvO_gWgBan7zE_K-3fPLsPPdVMdqBIxZq1ANl1zohI/edit?usp=sharing таблицу]. Ваш ряд не должен совпадать с рядами других студентов. Срок сдачи: 18 декабря. | ||
==Литература== | ==Литература== | ||
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_(курс_лекций,_К.В.Воронцов) Страница], [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/6d/Voron-ML-1.pdf текст] и [https://www.youtube.com/playlist?list=PLJOzdkh8T5kp99tGTEFjH_b9zqEQiiBtC видео] лекций К.В.Воронцова | [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_(курс_лекций,_К.В.Воронцов) Страница], [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/6d/Voron-ML-1.pdf текст] и [https://www.youtube.com/playlist?list=PLJOzdkh8T5kp99tGTEFjH_b9zqEQiiBtC видео] лекций К.В.Воронцова | ||
Версия 13:39, 8 декабря 2016
Семинарист: Влад Шахуро shahurik@ya.ru
В начало темы писем добавляйте [ИАД].
Семинары
15 сентября. Метод опорных векторов. Ядра. notebook, конспект (Воронцов, §4.5)
22 сентября. Градиентный спуск. notebook, данные (Воронцов, §4.3)
29 сентября. Обработка данных. notebook.
6 октября. Бустинг. Конспект 1, 2. (A short introduction to boosting, Воронцов cтр. 2-9)
13 октября. Градиентный бустинг, метод Ньютона. (Конспект про метод Ньютона, стр. 1).
20 октября. Нейронные сети. (Воронцов, стр. 102-110)
27 октября. Семинара не было.
3 ноября. Коллоквиум. Ауд. 3231, 12:30.
10 ноября. Сверточные нейронные сети для классификации изображений. Keras.
17 ноября. Случайные величины и ЦПТ. Ноутбуки: 1, 2.
24 ноября. Проверка гипотез, анализ зависимостей. Ноутбуки: тесты, корреляция. Тест Стьюдента для роста и веса хокеистов: ноутбук.
1 декабря. Непараметрические тесты, корреляция. Ноутбуки (см. предыдущий семинар).
8 декабря. Прогнозирование временных рядов. Ноутбук
Домашние задания
ДЗ1. SVM и ядровые функции. Формулировка и данные. Срок сдачи: 30 сентября.
ЛР1. Градиентный спуск. (см. семинар 22 сентября). Срок сдачи: 30 сентября.
ДЗ2. Предобработка данных и бустинг. Формулировка и данные. Срок сдачи: 23 октября.
Соревнование. Формулировка и критерии оценивания. Срок сдачи: 23 ноября.
ДЗ3. Центральная предельная теорема. Формулировка. Срок сдачи: 4 декабря.
ДЗ4. Анализ эффективности удержания. Формулировка. Срок сдачи: 8 декабря.
ДЗ5. Прогнозирование временного ряда. Возьмите любой понравившийся ряд с сайта и постройте прогноз для него аналогично ноутбуку с семинара. Выбранный ряд занесите в таблицу. Ваш ряд не должен совпадать с рядами других студентов. Срок сдачи: 18 декабря.
