Машинное обучение в экономике онлайн магистратура 2024-2025 — различия между версиями
Potanin (обсуждение | вклад) (→Неделя 4. Логистическая регрессия и метод опорных векторов) |
Potanin (обсуждение | вклад) (→Неделя 5. Машинное обучение в эконометрике) |
||
| Строка 147: | Строка 147: | ||
[https://colab.research.google.com/drive/11ss8xdr6B3FPeIExktOZ90GFzGAS7mq5?usp=sharing Код семинара] | [https://colab.research.google.com/drive/11ss8xdr6B3FPeIExktOZ90GFzGAS7mq5?usp=sharing Код семинара] | ||
| − | [https://github.com/bogdanpotanin/Machine-Learning/blob/main/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%205.%20%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5%20%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B2%20%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B5.pdf Задачи для | + | [https://github.com/bogdanpotanin/Machine-Learning/blob/main/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%205.%20%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5%20%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B2%20%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B5.pdf Задачи для самостоятельного решения] |
=== Рекомендуемая литература === | === Рекомендуемая литература === | ||
Версия 13:08, 16 мая 2025
Содержание
- 1 Материалы для повторения
- 2 Информация о курсе
- 3 Домашнее задание
- 4 Экзамен
- 5 Консультации
- 6 Неделя 0. Введение в машинное обучение
- 7 Неделя 1. Байесовские сети
- 8 Неделя 2. Метод ближайших соседей
- 9 Неделя 3. Деревья
- 10 Неделя 4. Логистическая регрессия и метод опорных векторов
- 11 Неделя 5. Машинное обучение в эконометрике
- 12 Список литературы
Материалы для повторения
Викистранички курсов по теории вероятностей и математической статистике:
Видео про применение python в математической статистике:
Информация о курсе
Оценка = 0.01 * ДЗ1 + 0.29 * ДЗ2 + 0.7 * Экзамен
Домашнее задание
Домашнее задание 1
Дедлайн: 25 мая
Необходимо внести данные группы (до трех человек включительно), в которой будет выполняться второе домашнее задание, в таблицу по ссылке.
Домашнее задание 2
Дедлайн: 15 июня
Экзамен
Дата: будет объявлена позже
Экзамены прошлых лет
Первый пример экзамена с решениями 2023-2024, бакалавриат
Второй пример экзамена с решениями, 2023-2024, бакалавриат
Экзамен 2023-2024 с решениями, бакалавриат
Экзамен 2024-2025 с решениями, магистратура
Консультации
Консультация перед экзаменом на лекции 2023-2024
Консультация о генерации данных для домашней работы 2023-2024
Неделя 0. Введение в машинное обучение
Основные материалы
Неделя 1. Байесовские сети
Основные материалы
Дополнительные материалы
Задачи для самостоятельного решения
Рекомендуемая литература
1. FOML глава 6.
2. MLPP глава 10.
Неделя 2. Метод ближайших соседей
Основные материалы
Дополнительные материалы
Задачи для самостоятельного решения
Рекомендуемая литература
1. FOML глава 5.
2. MLPP глава 16.
Неделя 3. Деревья
Основные материалы
Дополнительные материалы
Задачи для самостоятельного решения
Рекомендуемая литература
1. FOML глава 4.
Неделя 4. Логистическая регрессия и метод опорных векторов
Основные материалы
Задачи для самостоятельного решения
Дополнительные материалы
1. Задачи для самостоятельного решения
2. Статья, в которой был предложен градиентный бустинг
Рекомендуемая литература
1. FOML глава 7.
2. MLPP главы 8 и 14.5.
Неделя 5. Машинное обучение в эконометрике
Основные материалы
Задачи для самостоятельного решения
Рекомендуемая литература
1. HBE глава 29.
Дополнительные материалы
1. Двойное машинное обучение в R
2. Двойное машинное обучение в STATA
3. Двойное машинное обучение в python.
4. Видео лекции о теории двойного машинного обучения от создателя метода
5. Видео лекции о программной реализации двойного машинного обучения от создателей пакета
Примечание: пакеты в R и python разработаны одними и теми же людьми, поэтому практически идентичны. Однако, в статье про пакет в R все расписано гораздо подробней и понятней, с большим числом наглядных примеров и наиболее важными теоретическими выкладками.
Список литературы
- FOML - Fundamentals of machine learning for predictive data analytics. John D. Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D'Arcy. Низкая сложность
- HBE - Econometrics. Hansen B. Средняя сложность
- CMLE - Applied Causal Inference Powered by ML and AI. V. Chernozhukov, C. Hansen, N. Kallus, M. Spindler, V. Syrgkanis Средняя сложность
- MLPP - Machine learning a probabilistic perspective. Kevin P. Murphy. Высокая сложность
