Майнор Анализ Данных ИАД-4 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Aumnov (обсуждение | вклад) |
Aumnov (обсуждение | вклад) (→Семинар 11-12) |
||
| Строка 45: | Строка 45: | ||
[https://www.dropbox.com/s/9lnyc3vlc5hsaoc/Solutions.ipynb?dl=0 Решение задач по оптимизации]. | [https://www.dropbox.com/s/9lnyc3vlc5hsaoc/Solutions.ipynb?dl=0 Решение задач по оптимизации]. | ||
| − | Решали [https://www.dropbox.com/s/5s3t2v1lf3rhblm/Probability.ipynb?dl=0 задачи по теории вероятностей]. | + | Решали [https://www.dropbox.com/s/5s3t2v1lf3rhblm/Probability.ipynb?dl=0 задачи по теории вероятностей]. Можно проверить правильность по [https://www.dropbox.com/s/3nhjihc43osdyjo/Probability-answers.txt?dl=0 ответам]. |
Обсуждали [https://www.dropbox.com/s/0sh72fjotqm5il0/matrix_differentiation.pdf?dl=0 матричное дифференцирование]. | Обсуждали [https://www.dropbox.com/s/0sh72fjotqm5il0/matrix_differentiation.pdf?dl=0 матричное дифференцирование]. | ||
| + | |||
| + | === Семинар 11-12 === | ||
| + | |||
| + | Обсуждали наивный байесовский классификатор. Разбирали библиотеку [https://www.dropbox.com/s/buh6c72gzpoa1tb/Sklearn-naive-bayes.ipynb?dl=0 sklearn на примере наивного байесовского классификатора]. | ||
Версия 22:21, 18 апреля 2016
Содержание
Решения дз
Решение дз 1: тетрадка.
Решение дз 2: тетрадка.
Семинары
Семинар 1-2
На семинаре настроили и начали работать со следующими инструментами:
- ipython notebook
- numpy/scipy
- matplotlib
- pandas
Все это есть в пакете Anaconda.
Выполняли задание.
Датасет: данные, названия признаков.
Материал в помощь.
Семинар 3-4
Дорешивали задание с прошлого раза. Для заданий 4 и 5 удобно использовать функцию DataFrame.groupby.
Семинар 5-6
Решали задачи по линейной алгебре.
Обсуждали линейную регресиию, градиентный спуск, решали задачи по оптимизации.
Семинар 7-8
Продолжали решать задачи по оптимизации.
Семинар 9-10
Решали задачи по теории вероятностей. Можно проверить правильность по ответам.
Обсуждали матричное дифференцирование.
Семинар 11-12
Обсуждали наивный байесовский классификатор. Разбирали библиотеку sklearn на примере наивного байесовского классификатора.
