Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД3-Допзадачи — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Agrachev (обсуждение | вклад) |
Agrachev (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 6: | Строка 6: | ||
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/blob/master/module3_statistics_notebooks/seminar2_hypotheses/practice_hockey_players_height.ipynb Hockey] | [https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/blob/master/module3_statistics_notebooks/seminar2_hypotheses/practice_hockey_players_height.ipynb Hockey] | ||
| + | |||
| + | == Задача 3 (5 баллов) == | ||
| + | |||
| + | Написать свою реализацию алгоритма Gradient Boosting. Протестировать на каком-либо датасете из тех, что вы анализировали в этом семестре. | ||
Текущая версия на 01:31, 13 декабря 2016
Задача 1 (3 балла)
Среди респондентов General Social Survey 2014 года хотя бы раз в месяц проводят вечер в баре 203 женщины и 239 мужчин; реже, чем раз в месяц, это делают 718 женщин и 515 мужчин. Посчитайте значение коэффициента корреляции Мэтьюса между полом и частотой похода в бары. Проверьте, значимо ли коэффициент корреляции Мэтьюса отличается от нуля. Отличаются ли доля мужчин и доля женщин, относительно часто проводящих вечера в баре? Проверьте гипотезу, постройте 95% доверительный интервал для разности долей.
Задача 2 (2 балла)
Задача 3 (5 баллов)
Написать свою реализацию алгоритма Gradient Boosting. Протестировать на каком-либо датасете из тех, что вы анализировали в этом семестре.
