Прикладная статистика в машинном обучении 24/25
(ПОКА ВРЕМЕННАЯ ВЕРСИЯ)
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов 3-го курса в 1-2 модулях.
Лектор: Максим Каледин
Семинаристы: ... Учебные ассистенты: ...
Семинары
(!) Сверяйтесь с вашим актуальным расписанием, возможны изменения.
| Группа | Семинарист | Учебный ассистент | Время занятий | Аудитория/ссылка | Способ связи |
|---|---|---|---|---|---|
| БПМИ221 МОП | ?? | ?? | ?? | ?? | ... |
| БПМИ222 МОП | ?? | ?? | ?? | ?? | ... |
| БПМИ223 МОП | ?? | ?? | ?? | TBD | ... |
| БПМИ224 МОП | ?? | ?? | ?? | TBD | ... |
| По выбору | По выбору | ?? | ?? | ?? | ... |
| Онлайн | ?? | ?? | ?? | ?? | ... |
Полезные ссылки
Канал в Телеграме (для важных объявлений) тут
Youtube (записи+прошлый год и ЗВУК) тут
Twitch (Стримы лекций) TBA
Общий чат в Телеграме для обсуждений/вопросов TBA
Лекции
[8 сентября] Лекция 1: Метод максимального правдоподобия, свойства ММП-оценок, модель клиента магазина. (для примера оформления)
...
Семинары
Семинар 1: Метод максимального правдоподобия. (для примера оформления)
...
Домашние задания
Домашние задания представляют из себя python-ноутбук, где потребуется решить несколько теоретических задач, а также несколько задач с помощью программного кода.
Как сдавать ДЗ: Anytask TBD.
ДЗ-1
ДЗ-1 состоит из трех частей. Дедлайн по всему ДЗ дд мм гггг 23:59.
- Часть 1(для примера оформления на вики)
...
Контрольная работа
Контрольная работа является письменной формой контроля. В контрольную работу войдут задачи по темам примерно до Лекции 8. После недели 8 планируется неделя консультаций, затем неделя контрольной работы (на лекции) и потом продолжение лекций. Возможны изменения, связанные с расписанием и праздниками.
Экзамен
Экзамен является устной формой контроля. В экзамен войдут теория и задачи по темам лекций и семинаров всего курса.
Подробный состав тем и процедура проведения будут объявлены в начале второго модуля.
TBD
Отчётность по курсу и критерии оценки
Итоговая оценка за курс
Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле:
Итог = .
Литература
Горяинова Е.Р., Панков А.Р., Платонов Е.Н. Прикладные методы анализа статистических данных – М.: Издательский дом Высшей школы экономики, 2012. (Очень много про непараметрические критерии со ссылками и деталями)
Wasserman L. All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference, Springer Science & Business Media, 2013 (в общем про "большую" статистику)
Чжун К.Л., АитСахлиа Ф. Элементарный курс теории вероятностей. Стохастические процессы и финансовая математика – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2014. (если интересно много простых примеров сложных понятий)
Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика – М.: БИНОМ Лаборатория знаний, 2015. (МНОГО МАТСТАТА, но наглядно)
Прочее
- Frederick Gravetter, Larry Wallnau. Statistics for the Behavioral Sciences – базовый курс с большим количеством картинок и подробных текстовых объяснений. Прекрасно подходит для быстрого повторения интуиции и основной методологии.
- David Williams. Weighing the Odds. A Course in Probability and Statistics – суровая книжка для самых смелых. Содержит все основные темы по теории вероятностей и статистике в рамках программы для технических специальностей. Сквозная идея книги – показать связь теории вероятностей и статистики с другими разделами математики, поэтому для каждого утверждения приводятся строгие и очень подробные доказательства. Сильно расширяет общематематический кругозор, содержит много нетривиальных утверждений.
