Машинное обучение 1/2023 2024

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск

О курсе

Курс читается для студентов 1-го курса программы "Прикладная политология" в 2-3 модулях.

Лектор: Зиннурова Эльвира Альбертовна (tg)

Семинарист: Панков Алексей Алексеевич (tg)

Ассистент: Ревина Полина (tg)

Занятия проходят по вторникам, 18:00 — 21:00, ауд. 320а (ул. Мясницкая, 11).




Полезные ссылки

Карточка курса и программа

Репозиторий с материалами на GitHub

Чат в telegram для обсуждений и вопросов: https://t.me/joinchat/Cns_2hbF6c8B3cOx_olT0Q

Таблица с оценками

Вопросы по курсу можно задавать в чатепо ссылке выше, а также в телеграм преподавателям и ассистенту.

Семинары

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

  • Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций
  • Практические домашние работы на Python
  • Проект
  • Коллоквиум
  • Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

Итог = Округление(0.1 * ПР + 0.2 * ДЗ + 0.2 * Проект + 0.2 * Кол + 0.3 * Э)

ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах

ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы на Python

Проект — оценка за проект

Кол — оценка за коллоквиум

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила сдачи заданий

При обнаружении плагиата в любом виде работ оценки за работу обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную работу можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

Лекции

Семинары

Практические задания

Экзамен

Полезные материалы

Книги

  • Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. The Elements of Statistical Learning (2nd edition). Springer, 2009.
  • Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
  • Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.
  • Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.
  • Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
  • Willi Richert, Luis Pedro Coelho. Building Machine Learning Systems with Python. Packt Publishing, 2013.

Курсы по машинному обучению и анализу данных

Страницы предыдущих лет

[| 2018/2019 учебный год]

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Машинное_обучение_1/2023_2024&oldid=36199»