Майнор Анализ Данных ИАД-7

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 16:40, 31 мая 2016; Aumnov (обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

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.

Начали решать задание по линейной алгебре.

Семинар 5-6

Дорешивали прошлое задание, обсуждали линейную регресиию, градиентный спуск, решали задачи по оптимизации.

Семинар 7-8

Дорешивали задачи по оптимизации.

Решали задачи по теории вероятностей.

Семинар 9-10

Решение задач по оптимизации.

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

Обсуждали матричное дифференцирование.

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

Семинар 11-12

Дорешивали задачи по теории вероятностей и матричному дифференцированию.

Решали задачи по регрессии: тетрадка.

Семинар 13-14

Продолжали решать задачи по регрессии: тетрадка, решения.

Начали решать задачи по классификации: тетрадка и данные.

Семинар 15-16

Решали задачи по классификации: тетрадка и данные. Решения.

Решали задачи по кластеризации: тетрадка.