МОВС Математика для анализа данных (ММОВС23, 1-2 модули)
Содержание
О курсе
Это курс по математике для анализа данных. Мы поговорим о подноготной ML и попытаемся не заблудиться в теоремах и доказательствах. Будет два трека: классный (базовый) и продвинутый.
- В курсе не будет АБ-тестов и матстата. Они будут в следующем семестре.
- Везде будем пытаться искать примеры из практики и нормально обосновывать, зачем мы об этом говорим.
- Забыть про слово "очевидно" и везде проговаривать, почему это именно так работает, но не упарываться доказательствами.
- Больше смысла и концепций, меньше доказательств.
Автор курса попытался замиксовать в программе курса несколько подходов. В логах лекций он будет вставлять ссылки на первоисточники. План ниже примерный. Он будет меняться в процессе лекций.
В программе для классной группы преподаватель ориентировался на адаптационный курс математики в ШАД. Программу для продвинутой группы он пытался собирать, как справочник по математике для DS. Каждая лекция должна покрыть какую-то тему, которая всплывает где-нибудь в DS, но человек может потенциально в ней плавать. Темы из тервера подготавливают базу для матстата и АБ-тестов. О них речь пойдёт в следующем семестре.
Занятия проводятся в Zoom по средам в 19:40 на базовом треке и в другом Zoom по четвергам в 19:40 на продвинутом.
Онлайн-курсы в дополнение к парам: online-course link
Контакты
Чат курса в TG: https://t.me/+bQaHCRYH2tBlZjdi
Преподаватель: Ульянкин Филипп Валерьевич
| Ассистент | Телеграмм |
|---|---|
| Кирилл Долматов | @kirill_dolmatov |
| Макарова Мария | @mariagolddd |
| Лука Логинов | @l_loginov |
| Артём | @aachubov |
| Богдан | @werlord112 |
Материалы курса
Ссылка на плейлист курса на YouTube: YouTube-playlist
Ссылка на GitHub с материалами курса: GitHub repository
Классный трек
| Занятие | Тема | Дата | Материалы для самоподготовки к семинарам | Дополнительные материалы |
|---|---|---|---|---|
| 1 Запись | Ноутбук Множества. Бесконечности бывают разными | 11.09.23 | ||
| 2 Запись | Ноутбук Матрицы. Их свойства и теоремы | 20.09.23 | ||
| 3 Запись | Ноутбук Определители и обратные матрицы | 27.09.23 | ||
| 4 Запись | Ноутбук Векторные пространства, координаты, ранги, линейные отображения и операторы. | 04.10.23 | ||
| 5 Запись | Ноутбук Билинейные формы, скалярное произведение и квадратичные формы | 11.10.23 | ||
| 6 Запись | Ноутбук SVD | 18.10.23 | ||
| 7 Запись | Ноутбук Ликбез по пределам, рядам и производным | |||
| 8 Запись | Ноутбук Ликбез по оптимизации: лагранжиан, матричные производные | |||
| 9 Запись | Ноутбук Базовый тервер, сигма-алгебра, классическая и условная вероятности, формула Байеса | |||
| 10 Запись | Ноутбук Комбинаторика и дискретные случайные величины | |||
| 11 Запись | Ноутбук Функция распределения, непрерывные случайные величины | |||
| 12 Запись | Ноутбук Многомерные распределения, зависимости между случайными величинами | |||
| 13 Запись | Ноутбук Условные распределения и математические ожидания |
Продвинутый трек
| Занятие | Тема | Дата | Материалы для самоподготовки к семинарам | Дополнительные материалы |
|---|---|---|---|---|
| 1 Запись | Ноутбук Матричные производные и оптимизация | 14.09.23 | ||
| 2 Запись | Ноутбук Численные методы линейной алгебры. Разреженные матрицы | 21.09.23 | ||
| 3 Запись | Ноутбук Матричные разложения: SVD, QR и LU-разложения | 28.09.23 | ||
| 4 Запись | Ноутбук Выпуклая оптимизация: лагранжиан, двойственная задача, теорема Куна-Такера | 05.10.23 | ||
| 5 Запись | Ноутбук Рекуррентные уравнения и суммы | 12.10.23 | ||
| 6 Запись | Ноутбук Комбинаторика, специальные числа | 19.10.23 | ||
| 7 Запись | Ноутбук Асимптотика: формула Эйлера, оценка сложности алгоритмов, классы сложностей: P, NP, DTIME с N(D)SPACE | |||
| 8 Запись | Ноутбук Тервер | |||
| 9 Запись | Ноутбук Разлагай и властвуй | |||
| 10 Запись | Ноутбук Цепи Маркова и метод первого шага | |||
| 11 Запись | Ноутбук Непрерывные случайные величины | |||
| 12 Запись | Ноутбук Многомерные и условные распределения | |||
| 13 Запись | Ноутбук Большая сила о-малых, Пуассоновский поток |
Записи консультаций
Формула оценивания
Оценка = 0.3*ОТесты + 0.7*ОДЗ
Домашние задания
Сдаются в Anytask
Инвайты:
-
sygz66L -
6qnvYqA
Тесты
Литература
- Курс алгебры, Винберг, Э. Б., 2013
- Математический анализ задач естествознания, Зорич, В. А., 2008
- Комбинаторика, Виленкин, Н. Я., 2013
- Чернова Н. И. "Теория вероятностей." Новосибирск: НГУ (2007)
- Грэхем, Р., Д. Кнут, and О. Поташник. "Конкретная математика, М., Мир, Бином." (2006)
- Нестеров. Методы выпуклой оптимизации (2010)
- Boyd, Vandenberghe. Convex Optimization (2004)
- Dekking, Kraaikamp, Lopuhaa, Meester. A Modern Introduction to Probability and Statistics, Understanding Why and How (2005)
