Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД-10, ИАД-15 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
(Новая страница: «== Общая информация == [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1jZL_-ELf0Ogj2XHa6VVbkg8vrInycv2-Z9UR5keLDfM/edit?usp=sharing Таблица с о…») |
|||
| (не показано 6 промежуточных версии этого же участника) | |||
| Строка 18: | Строка 18: | ||
| 2 ||19.01.2016 || Модуль NumPy. || | | 2 ||19.01.2016 || Модуль NumPy. || | ||
|- | |- | ||
| − | | 3 || 26.01.2016 || Модули NumPy и Pandas. || [https://www.dropbox.com/sh/ | + | | 3 || 26.01.2016 || Модули NumPy и Pandas. || [https://www.dropbox.com/sh/15w0ce4j32yfz53/AACNgywC3bF-XbZS0-ku7-oka?dl=0 ДЗ №1] |
|- | |- | ||
| 4 || 02.02.2016 || Визуализация в Python. Метод градиентного спуска. || | | 4 || 02.02.2016 || Визуализация в Python. Метод градиентного спуска. || | ||
| Строка 28: | Строка 28: | ||
| 6 || 01.03.2016 || Метод максимального правдоподобия. Наивный байесовский классификатор. || | | 6 || 01.03.2016 || Метод максимального правдоподобия. Наивный байесовский классификатор. || | ||
|- | |- | ||
| − | | 7 || 15.03.2016 || Визуализация в Python (часть 2). Линейная регрессия. || [https://www.dropbox.com/sh/ri0twltx43wi0mg/AAB6o76o42Emv6AJx4gluA3Ba?dl=0 ДЗ №3], [https://www.dropbox.com/sh/ | + | | 7 || 15.03.2016 || Визуализация в Python (часть 2). Линейная регрессия. || [https://www.dropbox.com/sh/ri0twltx43wi0mg/AAB6o76o42Emv6AJx4gluA3Ba?dl=0 ДЗ №3], [https://www.dropbox.com/sh/6j518wtsi16gkh1/AADVz5TN-SqL2gYCxeViViLFa?dl=0 Проект (1 часть)] |
|- | |- | ||
| - || 22.03.2016 || Семинар не состоялся || | | - || 22.03.2016 || Семинар не состоялся || | ||
|- | |- | ||
| 8 || 05.04.2016 || Модуль scikit-learn. Линейная классификация.|| | | 8 || 05.04.2016 || Модуль scikit-learn. Линейная классификация.|| | ||
| + | |- | ||
| + | | - || 12.04.2016 || Семинар не состоялся из-за коллоквиума. || | ||
| + | |- | ||
| + | | 9 || 19.04.2016 || Метрики качества классификации. Способы подбора гиперпараметров модели.|| [https://www.dropbox.com/sh/ndwexrjij8m0mb9/AAAs6_PRw2lvbxRfr7xFb7m_a?dl=0 ДЗ №4] | ||
| + | |- | ||
| + | | 10 || 26.04.2016 || Решающие деревья.|| | ||
| + | |- | ||
| + | | 11 || 10.05.2016 || Решающие деревья. Случайные леса.|| [https://www.dropbox.com/sh/q7wi4v4qh3b5r2l/AACQGxn0AAX0OCFp1TGqqEd7a?dl=0 ДЗ №5] | ||
| + | |- | ||
| + | | - || 17.05.2016 || Семинар не состоялся.|| | ||
| + | |- | ||
| + | | 12 || 24.05.2016 || Методы понижения размерности.|| | ||
| + | |- | ||
| + | | 13 || 31.05.2016 || Метод главных компонент. Кластеризация.|| [https://www.dropbox.com/sh/2sktwnt8098b48y/AADq_56Jz4bJw_wZk5Ghu_8da?dl=0 ДЗ №6], [https://www.dropbox.com/sh/tzqyzu1olvll3vl/AAD411131w6VUf2p-EFBqsbha?dl=0 Проект (2 часть)] | ||
| + | |- | ||
| + | | 14 || 07.06.2016 || Метод k ближайших соседей.|| | ||
|} | |} | ||
Текущая версия на 15:42, 7 июня 2016
Общая информация
e-mail курса:
- hse.minor.dm+10@gmail.com (ИАД-10)
- hse.minor.dm+15@gmail.com (ИАД-15)
Семинары
| № | Дата | Тема | Домашнее задание |
|---|---|---|---|
| 1 | 12.01.2016 | Вводный семинар. Цель анализа данных. | |
| 2 | 19.01.2016 | Модуль NumPy. | |
| 3 | 26.01.2016 | Модули NumPy и Pandas. | ДЗ №1 |
| 4 | 02.02.2016 | Визуализация в Python. Метод градиентного спуска. | |
| - | 09.02.2016 | Семинар не состоялся. | |
| 5 | 16.02.2016 | Основы теории вероятностей. Генерация выборок из заданных распределений. | ДЗ №2 |
| 6 | 01.03.2016 | Метод максимального правдоподобия. Наивный байесовский классификатор. | |
| 7 | 15.03.2016 | Визуализация в Python (часть 2). Линейная регрессия. | ДЗ №3, Проект (1 часть) |
| - | 22.03.2016 | Семинар не состоялся | |
| 8 | 05.04.2016 | Модуль scikit-learn. Линейная классификация. | |
| - | 12.04.2016 | Семинар не состоялся из-за коллоквиума. | |
| 9 | 19.04.2016 | Метрики качества классификации. Способы подбора гиперпараметров модели. | ДЗ №4 |
| 10 | 26.04.2016 | Решающие деревья. | |
| 11 | 10.05.2016 | Решающие деревья. Случайные леса. | ДЗ №5 |
| - | 17.05.2016 | Семинар не состоялся. | |
| 12 | 24.05.2016 | Методы понижения размерности. | |
| 13 | 31.05.2016 | Метод главных компонент. Кластеризация. | ДЗ №6, Проект (2 часть) |
| 14 | 07.06.2016 | Метод k ближайших соседей. |
