Машинное обучение на матфаке 2018/2019 — различия между версиями
(→Семинары) |
|||
| Строка 7: | Строка 7: | ||
=== Полезные ссылки === | === Полезные ссылки === | ||
| − | [https://github.com/ischurov/math-ml-hse-2018 Репозиторий с материалами на GitHub] | + | * [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfizsuIP4OqxlJ7IYGKUfB8xYLutvVDJANoZw_I4EH7w_p03Q/viewform регистрационная форма] (заполните, чтобы получать уведомления о курсе) |
| − | + | * [https://github.com/ischurov/math-ml-hse-2018 Репозиторий с материалами на GitHub] | |
| − | + | ||
| − | + | ||
| − | + | ||
| − | + | ||
| − | + | ||
=== Семинары === | === Семинары === | ||
Версия 18:19, 4 сентября 2018
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.
Лектор: Щуров Илья Валерьевич
Лекции проходят по ???.
Полезные ссылки
- регистрационная форма (заполните, чтобы получать уведомления о курсе)
- Репозиторий с материалами на GitHub
Семинары
| Группа | Преподаватель | Учебный ассистент | Расписание |
|---|---|---|---|
| 1 | Евгения Ческидова | Константин Ваниев | ?, ауд. ? |
| 2 | Евгений Ковалев | Соня Дымченко | ?, ауд. ? |
Система оценок
Правила выставления оценок
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:
Oитог = 0.7 * Oнакопл + 0.3 * Oэкз
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:
Oнакопл = 0.2 * Oсамост + 0.4 * Oдз + 0.4 * OКР
Оценка за самостоятельную работу вычисляется как сумма баллов по всем самостоятельным, переведенная в 10 бальную шкалу. Оценка за домашнюю работу — как сумма баллов по всем практическим заданиям и соревнованию, переведенная в 10 бальную шкалу. Количество баллов за разные задания может различаться в зависимости от их сложности. Все промежуточные оценки (за домашние, самостоятельные и коллоквиум) могут быть не целыми.
Накопленная и итоговая оценки округляются математически, оценки вида «целое + 1/2» округляются вверх.
Правила сдачи заданий
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются.
При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат.
При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён (при этом получить дополнительные баллы за призовые места на конкурсе можно только при участии в общий срок).
Программа курса
Полезные материалы
Базовые учебники:
- Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. The Elements of Statistical Learning (2nd edition). Springer, 2009.
- Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
Дополнительная литература:
- Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016.
- Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.
- Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.
- Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
