Машинное обучение на матфаке 2021
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 3-4 модулях.
Лектор: Щуров Илья Валерьевич
Лекции проходят по четвергам в 11:10-12:30.
Полезные ссылки
- Чат курса
- Телеграм канал с объявлениями
- Курс на Anytask (информация про инвайт спрашивайте семинаристов)
- GitHub репозиторий с материалами курса
- РПУД
Семинары
| Группа | Преподаватель | Учебный ассистент | Расписание |
|---|---|---|---|
| 1 | Руслан Хайдуров | Максим Бекетов | пятница 13:00-14:20 |
| 2 | Соня Дымченко | Павел Егоров | четверг 13:00-14:20 |
Система оценивания
Формула оценки
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:
Oитог = 0.2 * Окр + 0.29 * Опрак дз + 0.29 * Отеор дз + 0.22 * Оэкз
Правила вычисления оценок
Оценка за практические/теоретические домашние задания вычисляется как сумма баллов по всем практическим/теоретическим домашним заданиям, переведенная в 10 бальную шкалу. Количество баллов за разные задания может различаться в зависимости от их сложности. Все промежуточные оценки (за домашние, контрольную и экзамен) могут быть не целыми и не округляются.
Правила сдачи заданий
Если вы сдаёте работу позже срока, её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. Сдать после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Это не касается соревнований: там есть жесткое время окончания соревнования, и после него уже ничего отправить нельзя.
При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также возможно подаётся докладная записка в деканат.
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес контрольной работы может быть перенесён на экзамен; также может быть перенесён дедлайн по домашнему заданию (за исключением соревнований).
Новости курса
Лекции
| № | Дата | Название | Материалы |
|---|---|---|---|
| 1 | 14 января | Введение в ml, постановки задач, виды данных |
Семинары
| № | Дата | Название | Материалы |
|---|---|---|---|
| 1 | 14/15 января | Введение в numpy, pandas, matplotlib | github colab |
Как корректно скачать файл с расширением .ipynb с GitHub?
Домашние задания
| № | тема и условие | тип | дата выдачи | дедлайн | комментарий |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Numpy, pandas, matplotlib: условие | практическое | 14.01 | 24.01 23:59 |
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
- Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А. Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python, Издательство "ДМК Пресс", 2018.
- 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.
Разные хорошие ссылки
- Об условных вероятностях.
- Mathematics for Machine Learning — книга с математическим введением в машинное обучение. Вам могут быть особенно интересно главы про теорию вероятностей.
