Майнор Анализ Данных ИАД-4 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(→‎Семинары)
(→‎Семинар 13-14)
Строка 56: Строка 56:
  
 
Решали задачи по регрессии: [https://www.dropbox.com/s/nrf77pa45exk0ga/Regression.ipynb?dl=0 тетрадка]
 
Решали задачи по регрессии: [https://www.dropbox.com/s/nrf77pa45exk0ga/Regression.ipynb?dl=0 тетрадка]
 +
 +
=== Семинар 13-14 ===
 +
 +
Закончили решать задачи по регресии: [https://www.dropbox.com/s/nrf77pa45exk0ga/Regression.ipynb?dl=0 тетрадка].

Версия 13:58, 10 мая 2016

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.

Опрос по курсу.

Семинар 3-4

Дорешивали задание с прошлого раза. Для заданий 4 и 5 удобно использовать функцию DataFrame.groupby.

Решение задач семинара.

Семинар 5-6

Решали задачи по линейной алгебре.

Обсуждали линейную регрессию, градиентный спуск, решали задачи по оптимизации.

Семинар 7-8

Продолжали решать задачи по оптимизации.

Семинар 9-10

Решение задач по оптимизации.

Решали задачи по теории вероятностей. Можно проверить правильность по ответам.

Обсуждали матричное дифференцирование.

Семинар 11-12

Дорешивали задачи по теории вероятностей и матричному дифференцированию.

Обсуждали наивный байесовский классификатор. Разбирали библиотеку sklearn на примере наивного байесовского классификатора.

Решали задачи по регрессии: тетрадка

Семинар 13-14

Закончили решать задачи по регресии: тетрадка.

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Майнор_Анализ_Данных_ИАД-4&oldid=19401»