Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018 ИАД1 — различия между версиями
Panov.ai (обсуждение | вклад) |
Panov.ai (обсуждение | вклад) |
||
Строка 24: | Строка 24: | ||
== Домашние Задания == | == Домашние Задания == | ||
'''1) ДЗ 1: SVM''' - [https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-17/hw1/hw1-svm.ipynb тетрадка], [https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-17/hw1/data.zip данные1], [https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-17/hw1/titanium.csv данные2]. Готовые решения (только файл ipynb!) отправлять в [https://www.dropbox.com/request/CuFAJ5bY0y7LCzqyYkc1 Dropbox] с названием файла '''IDA<Номер группы>HW1<Фамилия>.ipynb''' - например IDA1HW1Panov.ipynb. Срок - 9 октября 2017, 23:59. <br/> | '''1) ДЗ 1: SVM''' - [https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-17/hw1/hw1-svm.ipynb тетрадка], [https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-17/hw1/data.zip данные1], [https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-17/hw1/titanium.csv данные2]. Готовые решения (только файл ipynb!) отправлять в [https://www.dropbox.com/request/CuFAJ5bY0y7LCzqyYkc1 Dropbox] с названием файла '''IDA<Номер группы>HW1<Фамилия>.ipynb''' - например IDA1HW1Panov.ipynb. Срок - 9 октября 2017, 23:59. <br/> | ||
− | '''1) ДЗ 2: Бустинг''' - [https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-17/hw2/hw2.ipynb тетрадка], [https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-17/hw2/data.zip данные], [https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-17/hw2/paper.pdf статья]. Готовые решения (только файл ipynb!) отправлять в [https://www.dropbox.com/request/sc22z368B3GSxxudlSRb Dropbox] с названием файла '''IDA<Номер группы>HW2<Фамилия>.ipynb''' - например IDA1HW2Panov.ipynb. Срок - | + | '''1) ДЗ 2: Бустинг''' - [https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-17/hw2/hw2.ipynb тетрадка], [https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-17/hw2/data.zip данные], [https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-17/hw2/paper.pdf статья]. Готовые решения (только файл ipynb!) отправлять в [https://www.dropbox.com/request/sc22z368B3GSxxudlSRb Dropbox] с названием файла '''IDA<Номер группы>HW2<Фамилия>.ipynb''' - например IDA1HW2Panov.ipynb. Срок - 22 октября 2017, 23:59. |
== Полезные ссылки (Будут пополняться) == | == Полезные ссылки (Будут пополняться) == |
Версия 11:40, 16 октября 2017
Содержание
Майнор по курсу СММО - 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]
UPDATE! Вопросы по ДЗ нужно и можно задавать ассистентам групп:
1) ИАД-1 - Мария Головина (Telegram @msgolovina),
2) ИАД-2 - Владислав Скрипнюк (Telegram @skripniuk).
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 - тетрадка, опрос
2) 21 сентября 2017: Методы оптимизации - тетрадка, данные1, данные2, опрос
3) 28 сентября 2017: Предобработка данных - тетрадка, опрос
4) 5 октября 2017: Бустинг - основная, дополнительная, опрос
5) 12 октября 2017: Нейронные сети: начало - тетрадка MLP, тетрадка TF, опрос
Домашние Задания
1) ДЗ 1: SVM - тетрадка, данные1, данные2. Готовые решения (только файл ipynb!) отправлять в Dropbox с названием файла IDA<Номер группы>HW1<Фамилия>.ipynb - например IDA1HW1Panov.ipynb. Срок - 9 октября 2017, 23:59.
1) ДЗ 2: Бустинг - тетрадка, данные, статья. Готовые решения (только файл ipynb!) отправлять в Dropbox с названием файла IDA<Номер группы>HW2<Фамилия>.ipynb - например IDA1HW2Panov.ipynb. Срок - 22 октября 2017, 23:59.
Полезные ссылки (Будут пополняться)
Семинар 1
Полезные визуализации
- [2] Нейросети, распределения и т.п.
Pandas & Seaborn
Наборы данных
FYI
Python
- PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet
- Python Tutorials Point
- Matplotlib Tutorial
- Matrix Manipulation Cheat-sheet
- Ipython Notebook
- Beaker Notebook
- yhat Rodeo
Ресурсы и Книги
- James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning
- Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)
- MachineLearning.ru
- Kaggle
- UCI Repo
- Visual Intro to ML
Онлайн Курсы