Просмотр исходного текста страницы МО ВШЭ РЭШ 2020

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-4 курса совместного бакалавриата ВШЭ-РЭШ в 1-2 модулях.

Проводится с 2019 года.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/191576735 Надежда Чиркова] (nchirkova@hse.ru, @nadiinch)

'''Семинарист:''' Анастасия Карпова (@Asya_Karpova)

'''Ассистент:''' Сайдаш Мифтахов (@saydashtatar)

Лекции проходят по пятницам в 13:00 (Покровский бульвар, 11, в сентябре онлайн).
Семинары проходят по средам в 9:30 (Покровский бульвар, 11, в сентябре онлайн).

Чат в telegram: (обращайтесь к семинаристу для добавления)


=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и семинаров (всего 4-5 проверочных)
* Практические домашние работы на Python (всего 7-8 домашних работ)
* Контрольная работа в середине курса
* Письменный экзамен

Домашние работы будут иногда включать дополнительные задания, за которые начисляются бонусные баллы. Бонусные баллы можно прибавить к ДЗ и ПР (до достижения 10), но нельзя прибавлять к КР и экзамену. Бонусные баллы учитываются при вычислении порогов для автомата (см. ниже).

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

O<sub>итоговая</sub> = Округление(0.4 * ДЗ + 0.1 * ПР + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

ПР — средняя оценка за письменные проверочные работы на семинарах

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Информация об автоматах будет объявлена в середине второго модуля. В прошлом году автомат выставлялся при преодолении двух порогов: на оценку за КР и за экзамен (в этом случае автоматом выставлялась оценка, полученная по формуле 4/7 * ДЗ + 1/7 * ПР + 2/7 * КР - перенормированная формула общей оценки курса).

=== Правила сдачи заданий ===

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

== Лекции ==

(Здесь будут появляться материалы лекций)

== Семинары ==

(Материалы семинаров будут появляться в my.nes или здесь)

== Контрольная работа ==

Вопросы для подготовки (прошлого года, в этом году могут немного измениться): https://github.com/nadiinchi/ml_hse_nes_2019/blob/master/materials/midterm_questions.pdf

Контрольная работа включает теоретические вопросы и теоретические задачи, не включает задачи на программирование. Теоретические вопросы подразумевают развернутые ответы с формулами.

Рекомендации по написанию контрольной работы:
Во всех формулах поясните обозначения. На всех графиках подпишите оси. Для всех рисунков поясните, что изображено на них. Во всех задачах оптимизации подпишите, по каким переменным она выполняется. Для всех суммирований подпишите индекс и границы суммирования.

[[https://github.com/nadiinchi/ml_hse_nes_2019/blob/master/materials/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%20%D1%8D%D0%BA%D0%B7%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B2%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B0.pdf Пример варианта]]

Примеры задач:
* Метрические методы, kNN [[http://nbviewer.jupyter.org/github/shestakoff/minor_da_2017/blob/master/colloc_knn.ipynb Примеры задач]]
* Линейные методы [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/colloquium-2017/colloquium_minor_problems_linear.pdf Примеры задач]]
* Решающие деревья [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/colloquium-2017/colloquium_minor_problems_trees.ipynb Примеры задач]]
* Метрики качества [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/colloquium-2017/colloquium_minor_problems_metrics.ipynb Примеры задач]]

== Экзамен ==

(Формат такой же, как у КР, но по всему курсу)

== Соревнования ==

В конце курса, возможно, будет организовано соревнование на бонусные баллы.


==Полезные материалы==
===Курсы по машинному обучению и анализу данных===
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_%28курс_лекций%2C_К.В.Воронцов%29 Курс по машинному обучению К.В. Воронцова]
* [https://yandexdataschool.ru/edu-process/courses/machine-learning Видеозаписи лекций курса Школы Анализа Данных, К.В. Воронцов]
* [https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis Coursera: Машинное обучение и анализ данных (специализация)]
* [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Coursera: Введение в машинное обучение, К.В. Воронцов]
* [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Coursera: Machine Learning, Andrew Ng]

===Статьи===
* [http://www.toptal.com/machine-learning/machine-learning-theory-an-introductory-primer An Introduction to Machine Learning Theory and Its Applications: A Visual Tutorial with Examples]
* [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ A Visual Introduction to Machine Learning]

===Книги===
* Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
* Boris Mirkin. Core Concepts in Data Analysis: Summarization, Correlation, Visualization. 2010.
* James, Witten, Hastie, Tibshirani. An Introduction to Statistical Learning. 2013.