Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД-10, ИАД-15 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
(не показаны 3 промежуточные версии этого же участника) | |||
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 || | ||
Строка 41: | Строка 41: | ||
|- | |- | ||
| 11 || 10.05.2016 || Решающие деревья. Случайные леса.|| [https://www.dropbox.com/sh/q7wi4v4qh3b5r2l/AACQGxn0AAX0OCFp1TGqqEd7a?dl=0 ДЗ №5] | | 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. |