Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД-10, ИАД-15 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
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.||
 
|-
 
|-
| - || 22.03.2016 || Семинар не состоялся из-за коллоквиума ||
+
| - || 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

Таблица с оценками по курсу

Материалы семинаров (dropbox)

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.