ММО Политология 201810

Class email: cshse.ml@gmail.com
Форма обратной связи здесь
Оценки (comming soon)
Course repo (comming soon)
Telegram Group

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)

Программа курса

The class consists of:

1. Lectures and seminars
2. Practical and theoretical homework assignments
3. A machine learning competition (more information will be available later)
4. Midterm theoretical colloquium
5. Final exam

Final Exam

Final exam will be held in the 22nd of June at 10:30 in room 301.

Questions list is awailable here.

Материалы лекций

Лекция 1. Введение
Slides (comming soon)

Семинары

Семинар 1.

Плагиат

Карается на месте и жестоко

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