Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД-10, ИАД-15 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
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/9fnkp294pa1fpiq/AAAohtUV85K0mXOZwLvNkGhYa?dl=0 Проект] | + | | 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/9fnkp294pa1fpiq/AAAohtUV85K0mXOZwLvNkGhYa?dl=0 Проект (1 часть)] |
|- | |- | ||
| - || 22.03.2016 || Семинар не состоялся || | | - || 22.03.2016 || Семинар не состоялся || | ||
Строка 34: | Строка 34: | ||
| 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] | | 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.|| | ||
|} | |} |
Версия 23:12, 1 мая 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. |