ММО Политология 201810 — различия между версиями
| Строка 15: | Строка 15: | ||
[https://www.hse.ru/data/2018/08/28/1150083198/program-2162208533-Wm4wwe8sbZ.pdf Программа курса] | [https://www.hse.ru/data/2018/08/28/1150083198/program-2162208533-Wm4wwe8sbZ.pdf Программа курса] | ||
| − | ''' | + | '''Курс оценивается за счет''' |
| − | # | + | # Тестов на занятиях |
| − | # | + | # Практических и теоретических домашних заданий |
| − | # | + | # Коллоквиума в конце 2го модуля |
| − | # | + | # Проектной работы |
| − | # | + | # Экзамена |
| − | + | ||
| − | + | ||
| − | + | ||
| − | + | ||
| − | + | ||
== Материалы лекций == | == Материалы лекций == | ||
| Строка 41: | Строка 36: | ||
== Плагиат == | == Плагиат == | ||
| − | Карается на месте | + | Карается жестоко и на месте |
== Дедлайны == | == Дедлайны == | ||
Версия 01:25, 31 октября 2018
Форма обратной связи здесь
Оценки (comming soon)
Course repo (comming soon)
Telegram Group
Содержание
Описание курса
Целью данного курса является изучение
- Основных идеи и принципов машинного обучения с упором на их практическое применение
- Методы сбора и анализа сложный структур данных
Предполагается, что слушатели прошли вводный курс по языку Python и имеют базовые знания по высшей математике (линейная алгебра, мат. анализ)
Курс оценивается за счет
- Тестов на занятиях
- Практических и теоретических домашних заданий
- Коллоквиума в конце 2го модуля
- Проектной работы
- Экзамена
Материалы лекций
Лекция 1. Введение
Slides (comming soon)
Семинары
Семинар 1.
Оценка за курс
Плагиат
Карается жестоко и на месте
Дедлайны
Дедлайны по всем заданиям являются строгими (то есть после дедлайна работы приниматься не будут). Сроки сдачи могут быть сдвинуты в индивидуальном порядке в случае существования уважительных причин.
Формат сдачи домашних заданий
Практические ДЗ должны быть выполнены в Jupyter Notebook на языке Python 3. Файл должен успешно выполняться (кроме случаев нестыковки модулей) и содержать только релевантную информацию. Крайне желательно следовать правилам PEP8
Полезные Ссылки
Machine learning
- Курс от Евгения Соколова
- machinelearning.ru
- Видео лекции Воронцова К.Ю.
- Elements of Statistical Learning (Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman)
Python
- Основные библиотеки и документация: NumPy, Pandas, SciKit-Learn, Matplotlib.
- Краткое руководство: краткое руководство с примерами по Python 2
- Python from scratch: A Crash Course in Python for Scientists
- Lectures Scientific Python
- A book: Wes McKinney «Python for Data Analysis»
- Коллекция интересных IPython ноутбуков
