Машинное обучение на матфаке 2018/2019 — различия между версиями
(→Семинары) |
(→Семинары) |
||
Строка 97: | Строка 97: | ||
| 9 ||10/13 ноября || решающие деревья || Все файлы: ([https://drive.google.com/open?id=1UExjy2laVgNod4xsIyiUn8hPzIsB7K2u Google Drive], [https://github.com/ischurov/math-ml-hse-2018/tree/master/sem09_trees Github]) | | 9 ||10/13 ноября || решающие деревья || Все файлы: ([https://drive.google.com/open?id=1UExjy2laVgNod4xsIyiUn8hPzIsB7K2u Google Drive], [https://github.com/ischurov/math-ml-hse-2018/tree/master/sem09_trees Github]) | ||
|- | |- | ||
− | | 10 ||20/24 ноября || ансамбли || Все файлы: ([https://drive.google.com/open?id=1j30txRyFz2lJcaioOpG-ZqYTU5iF64bV Google Drive], [https://github.com/ischurov/math-ml-hse-2018/tree/master/sem10_ensembles Github]) | + | | 10 ||20/24 ноября || ансамбли, градиентный бустинг || Все файлы: ([https://drive.google.com/open?id=1j30txRyFz2lJcaioOpG-ZqYTU5iF64bV Google Drive], [https://github.com/ischurov/math-ml-hse-2018/tree/master/sem10_ensembles Github]) |
− | |} | + | |- |
+ | | 11 ||24/27 ноября || нейронные сети, PyTorch || Все файлы: ([https://drive.google.com/open?id=13h7wGtoswUafc0T5HH5ODEOp9ZGzV6EA Google Drive], [https://github.com/ischurov/math-ml-hse-2018/tree/master/sem11_pytorch_intro Github], [https://colab.research.google.com/drive/1SYSqkoRchfQW8QDc3LW8wBaNzDG6dO99 Colab])} | ||
[https://stackoverflow.com/questions/45622602/how-to-jupyter-notebooks-from-github Как корректно скачать файл с расширением .ipynb с GitHub?] | [https://stackoverflow.com/questions/45622602/how-to-jupyter-notebooks-from-github Как корректно скачать файл с расширением .ipynb с GitHub?] |
Версия 13:41, 24 ноября 2018
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.
Лектор: Щуров Илья Валерьевич
Лекции проходят по вторникам с 14:00 до 15:20 в аудитории 109.
Полезные ссылки
- Регистрационная форма (заполните, чтобы получать уведомления о курсе)
- Репозиторий с материалами на GitHub
- РПУД
- Чат курса в Telegram
- Форма обратной связи (можно анонимно)
- Запись на консультацию (вторники, после лекции, консультирует Илья Щуров).
- Курс на Anytask
- Видео-записи лекций: Яндекс.Диск, YouTube.
Семинары
Группа | Преподаватель | Учебный ассистент | Расписание | Инвайт в Anytask |
---|---|---|---|---|
1 | Евгения Ческидова | Константин Ваниев | вторник, 12:10-13:30, ауд. 318 | ZfhBpf1 |
2 | Евгений Ковалев | Соня Дымченко | суббота, 12:00-13:20, ауд. 318 | 5jOWWt9 |
Система оценок
Формула оценки
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:
Oитог = 0.7 * Oнакопл + 0.3 * Oэкз
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:
Oнакопл = 0.58 * Oдз + 0.42 * OКР
Подробнее |
Правила вычисления оценокОценка за самостоятельную работу вычисляется как сумма баллов по всем самостоятельным, переведенная в 10 бальную шкалу. Оценка за домашнюю работу — как сумма баллов по всем практическим заданиям и соревнованию, переведенная в 10 бальную шкалу. Количество баллов за разные задания может различаться в зависимости от их сложности. Все промежуточные оценки (за домашние, самостоятельные и коллоквиум) могут быть не целыми. Накопленная и итоговая оценки округляются математически, оценки вида «целое + 1/2» округляются вверх. Правила сдачи заданийДедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён (при этом получить дополнительные баллы за призовые места на конкурсе можно только при участии в общий срок). |
Лекции
№ | Дата | Название | Конспект | Видео |
---|---|---|---|---|
1 | 4 сентября | Введение в ml, постановки задач, виды данных | ||
2 | 11 сентября | Напоминание: теория вероятностей и статистика. Случайные величины, выборки, оценки | конспект | |
3 | 18 сентября | Введение в статистическую теорию принятия решений. Функция потерь, ожидаемая ошибка, регрессионная функция | конспект | |
4 | 25 сентября | Шум, смещение и разброс | конспект | видео |
5 | 2 октября | Линейная регрессия. MLE-оценки. Максимизация правдоподобия и минимизация эмпирического риска. Явный вид МНК-оценки | конспект | видео |
6 | 9 октября | Свойства МНК-оценки. Несмещённость. Ковариационная матрица оценки. Теорема Гаусса — Маркова. Отбор признаков | конспект | видео |
Семинары
№ | Дата | Название | Материалы |
---|---|---|---|
1 | 8/10 сентября | Введение в numpy, pandas, matplotlib | Тетрадка и данные Задачи |
2 | 15/17 сентября | Статистические оценки, проверка гипотез | Все файлы: (Google Drive, Github), тетрадка |
3 | 22/24 сентября | метод k ближайших соседей (k-NN), кросс-валидация | Все файлы: (Google Drive, Github), тетрадка |
4 | 29/1 сент/окт | метод k ближайших соседей, часть 2 | Все файлы: (Google Drive, Github) |
5 | 6/8 октября | линейная регрессия, градиентный спуск | Все файлы: (Google Drive, Github) |
6 | 13/15 октября | отбор признаков, регуляризация | Все файлы: (Google Drive, Github} |
7 | 20/30 октября | логистическая регрессия, метрики, полиномиальные признаки | Все файлы: (Google Drive, Github) |
8 | 3/6 ноября | методы автоматической обработки текстов, TF-IDF | Все файлы: (Google Drive, Github) |
9 | 10/13 ноября | решающие деревья | Все файлы: (Google Drive, Github) |
10 | 20/24 ноября | ансамбли, градиентный бустинг | Все файлы: (Google Drive, Github) |
11 | 24/27 ноября | нейронные сети, PyTorch | Все файлы: (Google Drive, Github, Colab)}
Как корректно скачать файл с расширением .ipynb с GitHub? Домашние задания
Новости курса23.11. Субботняя группа - завтра будет две пары не с 10:30 до 13:30, а с 12:00 до 15:00. 13.11. Новости для группы, которая ходит на семинары по субботам. В эту субботу (17.11) семинар не состоится, да и вообще факультет математики, видимо, будет закрыт. Пара переносится на субботу на следующей неделе (24.11). Таким образом, 24.11 будет две пары с 10:30 до 13:30. 18.10. Появилось ДЗ№3 (оно же — задачи для подготовки к КР). 16.10. В понедельник, 22 октября в 10:30 состоится консультация в кабинете 318 (компокласс). 15.10. Контрольная по курсу состоится 23.10 с 13:30 до 15:30 в аудитории 109. Программа контрольной 11.10. Семинары группы 1 (в понедельник) перенесены теперь на вторник с 12:00 до 13:20. 10.10. Появилось ДЗ№2! 24.09. Появилось ДЗ№1! Полезные материалыБазовые учебники
Дополнительная литература
Разные хорошие ссылки
|