Введение в МО БИ 21/22

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 21:54, 13 апреля 2022; Parestoranam (обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

О курсе

Курс читается для студентов 3-го курса БИ ВШЭ в 3-4 модулях.


Полезные ссылки

Лекции

Репозиторий с материалами на GitHub

Записи занятий

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/+iKh7I_gxtpQ2MjIy

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/904

Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-dJlsfokGwFb5Y2fqqezvAsfVAvXZ8KC1x3_ldhuZo4/edit?usp=sharing

Семинары

Группа Преподаватель Учебные ассистенты Zoom-конференция Ссылка на чат Инвайт в anytask
БИ-1901 Пащенко Анатолий Альмухаметов Денис [Zoom] Чат ZjY10iP
БИ-1902 Ульянкин Филипп Макаров Антон [Zoom] - iLJFl6r
БИ-1903 Ульянкин Филипп Макаров Антон [Zoom] - EbSjHMX
БИ-1904 Воронкова Анастасия Гуломкодиров Нуруллохон [Zoom] - 6qmyv4m
БИ-1905 Теванян Элен Владислав Воробьев [Zoom] - cG63XY9
БИ-1906 Теванян Элен Владислав Воробьев [Zoom] - xomgYBq
БИ-1907 Нарцев Андрей Прохоров Савелий [Zoom] - cGSQoy4
БИ-1908 Нарцев Андрей Прохоров Савелий [Zoom] - zByA8VF
БИ-1909 Пащенко Анатолий Лапшина Ксения [Zoom] Чат s8bFFNd
БИ-1910 Воронкова Анастасия Гуломкодиров Нуруллохон [Zoom] - MTu6dpy

Правила выставления оценок

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

Oитоговая = Округление(0.4 * ДЗ + 0.3 * МИД + 0.3 * Э)


ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

МИД — оценка за midterm

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.


Семинары

Семинар 1 pandas и numpy. [Ссылка на материалы]

Семинар 2 Sklearn и KNN. [Ссылка на материалы]

Семинар 3 Линейная регрессия. [Ссылка на материалы]

Семинар 4 Градиентный спуск. [Ссылка на материалы]

Семинар 5 Линейная классификация. [Ссылка на материалы]

Семинар 6 Логистическая регрессия и SVM. Обработка текстовых данных. [Ссылка на материалы]

Семинар 7 Деревья [Ссылка на материалы]

Практические задания

Практическое задание 1 - numpy, pandas и matplotlib Дедлайн - 14.03.2022 [Задание]

Практическое задание 2 - KNN и Линейная регрессия Дедлайн - 16.04.2022. [Задание]

Контрольная работа

Экзамен