Машинное обучение в экономике 2023-2024 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Potanin (обсуждение | вклад) (→Неделя 6. Эффекты воздействия) |
Potanin (обсуждение | вклад) (→Рекомендуемая литература) |
||
Строка 80: | Строка 80: | ||
1. MLPP главы 16.5 и 28. | 1. MLPP главы 16.5 и 28. | ||
+ | |||
+ | === Дополнительные материалы === | ||
+ | |||
+ | [https://mixtape.scunning.com Простое, но достаточно подробное введение в casual inference.] | ||
== Неделя 7. Нейронные сети == | == Неделя 7. Нейронные сети == |
Версия 14:02, 1 марта 2024
Содержание
- 1 Дисклеймер
- 2 Неделя 1. Байесовский классификатор и его модификации
- 3 Неделя 2. Метод ближайших соседей
- 4 Неделя 3. Деревья
- 5 Неделя 4. Логистическая регрессия и метод опорных векторов
- 6 Неделя 5. Машинное обучение в эконометрике
- 7 Неделя 6. Эффекты воздействия
- 8 Неделя 7. Нейронные сети
- 9 Неделя 8. Большие языковые модели
- 10 Список литературы
Дисклеймер
Материалы данной страницы являются предварительными и могут содержать существенные неточности
Неделя 1. Байесовский классификатор и его модификации
Основные материалы
Рекомендуемая литература
1. FOML глава 6.
2. MLPP глава 10.
Неделя 2. Метод ближайших соседей
Основные материалы
Рекомендуемая литература
1. FOML глава 4.
2. MLPP глава 16.
Неделя 3. Деревья
Основные материалы
Рекомендуемая литература
1. FOML глава 5.
Неделя 4. Логистическая регрессия и метод опорных векторов
Основные материалы
Рекомендуемая литература
1. FOML глава 7.
2. MLPP главы 8 и 14.5.
Неделя 5. Машинное обучение в эконометрике
Основные материалы
Рекомендуемая литература
1. 123
Неделя 6. Эффекты воздействия
Основные материалы
Рекомендуемая литература
1. MLPP главы 16.5 и 28.
Дополнительные материалы
Простое, но достаточно подробное введение в casual inference.
Неделя 7. Нейронные сети
Основные материалы
Рекомендуемая литература
1. MLPP главы 16.5 и 28.
Неделя 8. Большие языковые модели
Список литературы
- FOML -- Fundamentals of machine learning for predicting data analytics. John D. Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D'Arcy. Низкая сложность
- MLPP -- Machine learning a probabilistic perspective. Kevin P. Murphy. Высокая сложность