Визуализация рок-кривой (летняя практика)

Автор	Рогожников Алексей Михайлович [- Профиль на сайте ВШЭ] Электронная почта
Организация	Лаборатория методов анализа больших данных (LAMBDA)
Учебный год	2015

Задание

1. визуализация рок-кривой (движение распределений -> изменение рок-кривой, это просто) 2. логистическая регрессия и линейный SVM - для них надо как минимум двумерную визуализацию решающего правила (с возможностью мышкой двигать правило), + надо иметь возможность переключаться в 3d-режим, чтобы по оси z была функция потерь. ну и плюс стохастическое обучение - надо это проиллюстрировать. Вот этот пункт - это очень полноценная работа, довольно важная, я подобного в сети не нашел. 2. итеративное построение дерева с разными критериями разбиения

Какие начальные требования?

Иметь представление о 2d/3d визуализации. Приветствуется владение джаваскриптом.

Изначального понимания визуализируемых алгоритмов не ожидается, однако с ними обязательно потребуется познакомиться.

Какие будут использоваться технологии?

1. html + javascript, 2. фреймворк для визуализации (например, d3.js)

Какая дополнительная литература понадобится?

Необходимо прочитать про указанные алгоритмы машинного обучения. Например, на machinelearning.ru или из лекций: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_(курс_лекций%2C_К.В.Воронцов) или из любого другого источника.