Прикладная статистика в машинном обучении 24/25

(ПОКА ВРЕМЕННАЯ ВЕРСИЯ)

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 здесь

• github

Лекции

[8 сентября] Лекция 1: Метод максимального правдоподобия, свойства ММП-оценок, модель клиента магазина. (для примера оформления)

• [ЖДЁМ Видео]
• [ЖДЁМ Конспект]

...

Семинары

Семинар 1: Метод максимального правдоподобия. (для примера оформления)

• [ЖДЁМ Ноутбук]

...

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.

• [ЖДЁМ Часть 1]

...

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 = 0.7*Накоп + 0.3*Максимум(Экз, Минимум(7,Накоп)),

0.7*Накоп= 0.4*Среднее(ДЗ1,ДЗ2,ДЗ3) + 0.3*КР.

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.