Поиск распадов редких частиц в данных Большого адронного коллайдера с помощью различных методов машинного обучения (летняя практика) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику)
 
 
Строка 3: Строка 3:
 
|mentor=Деркач Денис Александрович
 
|mentor=Деркач Денис Александрович
 
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
 
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=Lambda
+
|organization=Лаборатория методов анализа больших данных (LAMBDA)
 
|hse_profile=http://www.hse.ru/org/persons/148813333
 
|hse_profile=http://www.hse.ru/org/persons/148813333
 
|email=dderkach@hse.ru
 
|email=dderkach@hse.ru

Текущая версия на 00:37, 30 мая 2015

Автор Деркач Денис Александрович
Профиль на сайте ВШЭ
Электронная почта
Организация Лаборатория методов анализа больших данных (LAMBDA)
Учебный год 2015
По теме задания можно сделать курсовую в следующем году обучения


Задание

Поиск распадов редких частиц в данных Большого адронного коллайдера с помощью различных методов машинного обучения.

Какие начальные требования?

Необходимо знать Python, желатально SciPy и NumPy.

Какие будут использоваться технологии?

REP https://github.com/yandex/rep с примением https://github.com/dmlc/xgboost и http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier.html

Какая дополнительная литература понадобится?