Машинное обучение (ФЭН) - 2021-2022 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(→‎Ссылки на видеозаписи занятий)
м (Комментарий о возможном уменьшении порогового балла)
 
(не показано 18 промежуточных версии этого же участника)
Строка 75: Строка 75:
 
== Экзамен ==
 
== Экзамен ==
  
−
Экзамен будет проходить в сессию второго модуля. Экзамен проходит в письменном виде.
+
Экзамен пройдёт '''14 декабря (Вт)''' на первой паре '''в 9:30'''. Для студентов, которые по объективным и подтверждённым причинам не могут писать экзамен в основной день, '''резервное время''' - 18 декабря (Сб) в 9:30.
  
−
Подробности будут объявлены позже.
+
Экзамен будет состоять из 3-х частей:
 +
* Части A (тестовая ''с вариантами ответа'') на 2.5 балла с 16-ю заданиями равного веса
 +
* Части B (задачи ''без вариантов ответа'') на 3.5 балла с 6-ю заданиями равного веса
 +
* Части C (''работа с набором данных'') на 4 балла с заданиями индивидуального веса
 +
 
 +
Пройдет экзамен '''на платформе online.hse.ru''', на его выполнение будет дано '''80 мин'''. Пожалуйста, убедитесь, что вы подключены к курсу по этой ссылке: https://online.hse.ru/course/view.php?id=4861
 +
 
 +
'''Шкала перевода первичных баллов''' за тест в оценку за экзамен:
 +
* [6; 10] -> 10 баллов
 +
* [5.4; 6.0) - 9
 +
* [4.8; 5.4) - 8
 +
* [4.2; 4.8) - 7
 +
* [3.6; 4.2) - 6
 +
* [3; 3.6) - 5
 +
* [2.4; 3) - 4
 +
* [0; 2.4) - неуд.
 +
<i>По усмотрению преподавателей курса критерии перевода баллов могут быть смягчены после оценки общего результата по всем студентам</i>
 +
 
 +
 
 +
Обращаем ваше внимание на то, что в тесте могут быть вопросы, не изучавшиеся в рамках курса. Это компенсируется тем, что для получения максимальной оценки можно выполнить далеко не все задания (таким образом, если вы не можете решить что-то по программе настоящего курса, у вас есть возможность "отыграться" за счёт внепрограммных вопросов).
 +
 
 +
Во время написания экзамена '''можно пользоваться всеми материалами курса''', а также средой программирования на Python (рекомендуем подготовить её перед экзаменом, чтобы не терять время).
 +
 
 +
Задания 1-4 (1.75 первичных балла суммарно) внутри части C будут целиком на pandas, для выполнения заданий 5-6 необходимо будет воспользоваться библиотекой scikit-learn.
  
 
== Лекции ==
 
== Лекции ==
Строка 104: Строка 127:
 
'''[https://youtu.be/X4arg_OLxUk?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Лекция 9].''' ''(02.11.2021)'' Композиции моделей. Разложение ошибки. Бэггинг. Случайный лес  | [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/blob/main/Лекции/Lection_9.pdf Lecture9.pdf]
 
'''[https://youtu.be/X4arg_OLxUk?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Лекция 9].''' ''(02.11.2021)'' Композиции моделей. Разложение ошибки. Бэггинг. Случайный лес  | [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/blob/main/Лекции/Lection_9.pdf Lecture9.pdf]
  
−
'''Лекция 10.''' Бэггинг
+
'''[https://youtu.be/i7i70FkWUL8?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Лекция 10]''' ''(09.11.2021)'' Бустинг | [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/blob/main/Лекции/Lection_10.pdf Lecture10.pdf]
  
−
'''Лекция 11.''' Бустинг
+
'''[https://youtu.be/FjD8p8IZdhA?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Лекция 11].''' ''(16.11.2021)'' Кластеризация и визуализация данных | [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/blob/main/Лекции/Lection_11.pdf Lecture11.pdf]
  
−
'''Лекция 12.''' Временные ряды.
+
'''[https://youtu.be/l5kW9eS5rEI?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Лекция 12].''' ''(23.11.2021)'' Работа с текстами. Поиск аномалий | [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/blob/main/Лекции/Lection_12.pdf Lecture12.pdf]
  
−
'''Лекция 13.''' Кластеризация и визуализация данных.
+
'''[https://youtu.be/BzxyEEO6pNU?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Лекция 13].''' ''(30.11.2021)'' Временные ряды | [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/blob/main/Лекции/Lection_13.pdf Lecture13.pdf]
  
−
'''Лекция 14.''' Введение в нейронные сети.
+
'''[https://youtu.be/WsyunHHl1Nw?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Лекция 14].''' ''(07.12.2021)'' Введение в нейронные сети | [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/blob/main/Лекции/Lection_14.pdf Lecture14.pdf]
  
 
== Семинары ==
 
== Семинары ==
Строка 124: Строка 147:
 
* [https://youtu.be/p1SMO3CvZVY?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Ананьева Марина (Ср, 08.09.2021)]
 
* [https://youtu.be/p1SMO3CvZVY?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Ананьева Марина (Ср, 08.09.2021)]
  
−
'''Семинар 2.''' Одномерная регрессия ручками, градиентный спуск | [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/tree/main/Семинары/Семинар%202 GitHub]
+
'''Семинар 2.''' Линейная регрессия. Обучения и валидация качества модели | [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/tree/main/Семинары/Семинар%202 GitHub]
 
* [https://youtu.be/nGAQ0EpYehg?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Липатов Иван (Пн, 13.09.2021)]
 
* [https://youtu.be/nGAQ0EpYehg?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Липатов Иван (Пн, 13.09.2021)]
 
* [https://youtu.be/S_fT6bFqqlg?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Кантонистова Елена (Вт, 14.09.2021)]
 
* [https://youtu.be/S_fT6bFqqlg?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Кантонистова Елена (Вт, 14.09.2021)]
Строка 139: Строка 162:
 
* [https://youtu.be/-1TC5mjn7uk?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Ананьева Марина (Ср, 29.09.2021)]
 
* [https://youtu.be/-1TC5mjn7uk?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Ананьева Марина (Ср, 29.09.2021)]
  
−
'''Семинар 5.''' Теоретические задачи на персептрон и логистическую регрессию | [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/tree/main/Семинары/Семинар%205 GitHub]
+
'''Семинар 5.''' Решение задач классификации. Подбор гиперпараметров | [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/tree/main/Семинары/Семинар%205 GitHub]
 
* [https://youtu.be/W8d-h2yco4E?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Липатов Иван (Пн, 04.10.2021)]
 
* [https://youtu.be/W8d-h2yco4E?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Липатов Иван (Пн, 04.10.2021)]
 
* [https://youtu.be/QlyJUvEtslg?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Кантонистова Елена (Вт, 05.10.2021)]
 
* [https://youtu.be/QlyJUvEtslg?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Кантонистова Елена (Вт, 05.10.2021)]
 
* [https://youtu.be/KwLCh6tM9XI?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Ананьева Марина (Пт, 08.10.2021)]
 
* [https://youtu.be/KwLCh6tM9XI?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Ананьева Марина (Пт, 08.10.2021)]
  
−
'''Семинар 6.''' Решение теоретико-практических задач | [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/tree/main/Семинары/Семинар%206 GitHub]
+
'''Семинар 6.''' Логистическая регрессия. SVM. AUC-ROC | [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/tree/main/Семинары/Семинар%206 GitHub]
 
* [https://youtu.be/y_44m-JoWQ0?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Липатов Иван (Пн, 11.10.2021)]
 
* [https://youtu.be/y_44m-JoWQ0?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Липатов Иван (Пн, 11.10.2021)]
 
* [https://youtu.be/X7_Cegs_5x0?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Кантонистова Елена (Вт, 12.10.2021)]
 
* [https://youtu.be/X7_Cegs_5x0?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Кантонистова Елена (Вт, 12.10.2021)]
Строка 159: Строка 182:
 
* [https://youtu.be/y6SwYYKFlrg?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Ананьева Марина (Ср, 03.11.2021)]
 
* [https://youtu.be/y6SwYYKFlrg?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Ананьева Марина (Ср, 03.11.2021)]
  
−
'''Семинар 9.''' Решение теоретико-практических задач
+
'''Семинар 9.''' Случайный лес и компромисс между смещением и разбросом | [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/blob/main/Семинары/Семинар%209/Seminar9.ipynb GitHub]
 +
* [https://youtu.be/F1riceCh8iw?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Липатов Иван (Пн, 08.11.2021)]
 +
* [https://youtu.be/AuB1pXtslaU?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Кантонистова Елена (Вт, 09.11.2021)]
 +
* [https://youtu.be/Q4MNUWxS064?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Ананьева Марина (Ср, 10.11.2021)]
  
−
'''Семинар 10.''' Решение теоретико-практических задач
+
'''Семинар 10.''' Градиентный бустинг. Часть 1 | [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/tree/main/Семинары/Семинар%2010 GitHub]
 +
* [https://youtu.be/2rrZwakmFwM?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Липатов Иван (Пн, 15.11.2021)]
 +
* [https://youtu.be/NfWxdBIh9Qc?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Кантонистова Елена (Вт, 16.11.2021)]
 +
* [https://youtu.be/r_U-7L8H6qk?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Ананьева Марина (Ср, 17.11.2021)]
  
−
'''Семинар 11.''' Бустинг и его имплементации
+
'''Семинар 11.''' Градиентный бустинг. Часть 2 | [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/tree/main/Семинары/Семинар%2011 GitHub]
 +
* [https://youtu.be/cH71Ofc4NG4?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Липатов Иван (Пн, 22.11.2021)]
 +
* [https://youtu.be/iLAdTx96CGw?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Кантонистова Елена (Вт, 23.11.2021)]
 +
* [https://youtu.be/Ab3s4PvHnFE?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Ананьева Марина (Ср, 24.11.2021)]
  
−
'''Семинар 12.''' Catboost
+
'''Семинар 12.''' Кластеризация | [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/tree/main/Семинары/Семинар%2012 GitHub]
 +
* [https://youtu.be/AbN9i3cG7C8?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Липатов Иван (Пн, 29.11.2021)]
 +
* [https://youtu.be/oUxs_u8Ac2c?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Кантонистова Елена (Вт, 30.11.2021)]
 +
* [https://youtu.be/Aa1gM4qxcLE?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Ананьева Марина (Ср, 01.12.2021)]
  
−
'''Семинар 13.''' Временные ряды
+
'''Семинар 13.''' Временные ряды. Поиск выбросов и аномалий | [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/tree/main/Семинары/Семинар%2013 GitHub]
−
 
+
* [https://youtu.be/M_YSgos2KQo?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Липатов Иван (Пн, 06.12.2021)]
−
'''Семинар 14.''' Кластеризация
+
* [https://youtu.be/ainHrzkIwOU?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Кантонистова Елена (Вт, 07.12.2021)]
 +
* [https://youtu.be/gTVwISqjYF0?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Ананьева Марина (Ср, 08.12.2021)]
  
 
== Домашние задания ==
 
== Домашние задания ==
−
На курсе планируется 7 домашних заданий. Формула вычисления итоговой оценки: взвешенное среднее из 6 домашних заданий с максимальными баллами.
+
На курсе <s>планируется 7 домашних заданий</s>, а будет 6. Формула вычисления итоговой оценки: взвешенное среднее из <s>6</s> 5 домашних заданий с максимальными баллами.
  
 
Каждое домашнее задание имеет индивидуальный вес, который будет появляться одновременно с появлением очередного домашнего задания.
 
Каждое домашнее задание имеет индивидуальный вес, который будет появляться одновременно с появлением очередного домашнего задания.
Строка 184: Строка 220:
 
'''Домашняя работа 3.''' [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/tree/main/Домашние%20задания/HW3 Модели классификации и оценка их качества] | Дедлайн - ''<s>31 октября в 23:59</s>'' ''7 ноября в 23:59''
 
'''Домашняя работа 3.''' [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/tree/main/Домашние%20задания/HW3 Модели классификации и оценка их качества] | Дедлайн - ''<s>31 октября в 23:59</s>'' ''7 ноября в 23:59''
  
−
'''Домашняя работа 4.'''
+
'''Домашняя работа 4.''' [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/tree/main/Домашние%20задания/HW4 kNN, DecisionTree, RandomForest, SGD classifier] | Дедлайн - ''25 ноября в 23:59''
−
 
+
−
'''Домашняя работа 5.'''
+
  
−
'''Домашняя работа 6.'''
+
'''Домашняя работа 5.''' [https://www.kaggle.com/c/hse-2021-fraud-detection/overview/description Kaggle InClass - Fraud Detection] | Дедлайн - ''13 декабря в 23:59''
  
−
'''Домашняя работа 7.'''
+
'''Домашняя работа 6.''' [https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/tree/main/Домашние%20задания/HW6 Бустинг. Снижение размерности] | Дедлайн - ''11 декабря в 23:59''
  
 
== Полезные материалы ==
 
== Полезные материалы ==

Текущая версия на 18:37, 11 декабря 2021

О курсе

Преподаватели:

Лекции - Кантонистова Елена Олеговна

Семинары - Кантонистова Елена Олеговна, Ананьева Марина Евгеньевна, Липатов Иван Константинович

Лекции и семинары

Канал курса: https://t.me/ml_econom

Лекции проводятся в Zoom по вторникам в 13:00: Zoom

Все материалы лекций и семинаров находятся здесь: https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022

Ссылки на видеозаписи занятий

Записи лекций и семинаров: https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db

Как связаться с преподавателями и куда сдавать домашки

Группа Ссылка Преподаватель Учебный ассистент Инвайт в anytask Чат в telegram
Понедельник 9:30 offline in R612 Иван Липатов Савелий Прохоров ra2bp0A Чат МО ФЭН1
Вторник 14:40 Zoom Елена Кантонистова Никита Патов, Юлия Яхина bOfb5f1 Чат МО ФЭН2
Среда 9:30 Zoom Марина Ананьева Максим Гудзикевич WssQgOY

Чат МО ФЭН3

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

  • самостоятельные работы на семинарах (пятиминутки);
  • коллоквиум в сессию первого модуля (письменный);
  • домашние задания (в том числе соревнование на Kaggle);
  • экзамен в сессию второго модуля (письменный).

Все работы оцениваются в 10 баллов.


Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

0.3 * Домашнее задание + 0.2 * Коллоквиум + 0.2 * Работа на семинаре + 0.3 * Экзамен


  • Активная работа на семинаре добавляет +3 балла к следующей пятиминутке (максимум за пятиминутку в любом случае 10 баллов).
  • 20% слушателей с наибольшим накопленным баллом получают автоматом 10 баллов за курс.

Коллоквиум

Коллоквиум будет проходить в сессию первого модуля 22.10.2021 (Пт) на первой паре в 9:30.
Онлайн (в зуме), в письменной форме (на листочке).

Общая информация:

  • Коллоквиум рассчитан на 75 минут (1 час 15 мин), еще 5 минут у вас будет на загрузку решения в Anytask.
  • Коллоквиум оценивается в 10 баллов и весит 20% от итоговой оценки за курс.
  • Если мы заподозрим, что вы списали, то и вы, и человек, поделившийся решением, получаете 0 баллов. В случае, если вы не согласны с обвинениями в списывании, вы можете защитить работу устно: в этом случае мы спросим решение абсолютно любого задания из вашей работы, а также можем попросить решить похожее задание не из варианта коллоквиума.

Описание заданий:

  • В заданиях 1 и 2 (с выбором вариантов ответа) необходимо указать варианты ответов, которые считаете верными, а также кратко обосновать, почему указанные варианты ответов верные, а остальные - нет.
  • В задании 3 (теоретическое без выбора ответа) необходимо дать максимально подробный и развёрнутый ответ.
  • В задании 4 (задача или пример) необходимо максимально подробно изложить ваши рассуждения и привести вычисления.
  • В задании 5 (задание на написание кода) старайтесь писать понятный код с интерпретируемыми обозначениями и названиями. Код пишется на листочке с комментариями. За ошибки в синтаксисе баллы НЕ снижаем.

Подготовительный вариант вы можете посмотреть здесь: https://docs.google.com/document/d/1xErmREQt0z9ab5plpMO_AYSv0xZtXi7rwcwMi5rZUw4/edit

Запись консультации здесь: YouTube

Экзамен

Экзамен пройдёт 14 декабря (Вт) на первой паре в 9:30. Для студентов, которые по объективным и подтверждённым причинам не могут писать экзамен в основной день, резервное время - 18 декабря (Сб) в 9:30.

Экзамен будет состоять из 3-х частей:

  • Части A (тестовая с вариантами ответа) на 2.5 балла с 16-ю заданиями равного веса
  • Части B (задачи без вариантов ответа) на 3.5 балла с 6-ю заданиями равного веса
  • Части C (работа с набором данных) на 4 балла с заданиями индивидуального веса

Пройдет экзамен на платформе online.hse.ru, на его выполнение будет дано 80 мин. Пожалуйста, убедитесь, что вы подключены к курсу по этой ссылке: https://online.hse.ru/course/view.php?id=4861

Шкала перевода первичных баллов за тест в оценку за экзамен:

  • [6; 10] -> 10 баллов
  • [5.4; 6.0) - 9
  • [4.8; 5.4) - 8
  • [4.2; 4.8) - 7
  • [3.6; 4.2) - 6
  • [3; 3.6) - 5
  • [2.4; 3) - 4
  • [0; 2.4) - неуд.

По усмотрению преподавателей курса критерии перевода баллов могут быть смягчены после оценки общего результата по всем студентам


Обращаем ваше внимание на то, что в тесте могут быть вопросы, не изучавшиеся в рамках курса. Это компенсируется тем, что для получения максимальной оценки можно выполнить далеко не все задания (таким образом, если вы не можете решить что-то по программе настоящего курса, у вас есть возможность "отыграться" за счёт внепрограммных вопросов).

Во время написания экзамена можно пользоваться всеми материалами курса, а также средой программирования на Python (рекомендуем подготовить её перед экзаменом, чтобы не терять время).

Задания 1-4 (1.75 первичных балла суммарно) внутри части C будут целиком на pandas, для выполнения заданий 5-6 необходимо будет воспользоваться библиотекой scikit-learn.

Лекции

Материалы лекций: https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/tree/main/Лекции

Плейлист с лекциями и семинарами: https://youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db


Лекция 1. (03.09.2021) Введение в машинное обучение. | Lecture1.pdf

Лекция 2. (07.09.2021) Линейная регрессия, градиентный спуск. | Lecture2.pdf

Лекция 3. (14.09.2021) Метрики качества регрессии. | Lecture3.pdf

Лекция 4. (21.09.2021) Линейные классификаторы (1). | Lecture4.pdf

Лекция 5. (28.09.2021) Линейные классификаторы (2). | Lecture5.pdf

Лекция 6. (05.10.2021) Многоклассовая классификация. Нелинейные модели. Калибровка вероятностей. | Lecture6.pdf

Лекция 7. (12.10.2021) Снижение размерности | Lecture7.pdf

Лекция 8. (26.10.2021) kNN, Решающие деревья | Lecture8.pdf

Лекция 9. (02.11.2021) Композиции моделей. Разложение ошибки. Бэггинг. Случайный лес | Lecture9.pdf

Лекция 10 (09.11.2021) Бустинг | Lecture10.pdf

Лекция 11. (16.11.2021) Кластеризация и визуализация данных | Lecture11.pdf

Лекция 12. (23.11.2021) Работа с текстами. Поиск аномалий | Lecture12.pdf

Лекция 13. (30.11.2021) Временные ряды | Lecture13.pdf

Лекция 14. (07.12.2021) Введение в нейронные сети | Lecture14.pdf

Семинары

Материалы семинаров: https://github.com/Murcha1990/ML_Econom_2021-2022/tree/main/Семинары

Общий плейлист видео с семинаров и лекций: YouTube


Семинар 1. Основы линейной алгебры и матричного дифференцирования | GitHub

Семинар 2. Линейная регрессия. Обучения и валидация качества модели | GitHub

Семинар 3. Вывод оптимальных констант некоторых функций потерь. Обсуждение предобработки данных | GitHub

Семинар 4. Задача бинарной классификации, Подготовка данных. | GitHub

Семинар 5. Решение задач классификации. Подбор гиперпараметров | GitHub

Семинар 6. Логистическая регрессия. SVM. AUC-ROC | GitHub

Семинар 7. Обсуждение feature extraction и feature selection | GitHub

Семинар 8. Решающие деревья | GitHub

Семинар 9. Случайный лес и компромисс между смещением и разбросом | GitHub

Семинар 10. Градиентный бустинг. Часть 1 | GitHub

Семинар 11. Градиентный бустинг. Часть 2 | GitHub

Семинар 12. Кластеризация | GitHub

Семинар 13. Временные ряды. Поиск выбросов и аномалий | GitHub

Домашние задания

На курсе планируется 7 домашних заданий, а будет 6. Формула вычисления итоговой оценки: взвешенное среднее из 6 5 домашних заданий с максимальными баллами.

Каждое домашнее задание имеет индивидуальный вес, который будет появляться одновременно с появлением очередного домашнего задания.

Все домашние работы, а также пятиминутки в начале семинаров необходимо сдавать в Anytask.

Домашняя работа 1. Линейная регрессия и векторное дифференцирование | Дедлайн - 29 сентября в 23:59

Домашняя работа 2. ML Pipeline | Дедлайн - 13 октября в 23:59

Домашняя работа 3. Модели классификации и оценка их качества | Дедлайн - 31 октября в 23:59 7 ноября в 23:59

Домашняя работа 4. kNN, DecisionTree, RandomForest, SGD classifier | Дедлайн - 25 ноября в 23:59

Домашняя работа 5. Kaggle InClass - Fraud Detection | Дедлайн - 13 декабря в 23:59

Домашняя работа 6. Бустинг. Снижение размерности | Дедлайн - 11 декабря в 23:59

Полезные материалы

Книги

  • Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. The Elements of Statistical Learning (2nd edition). Springer, 2009.r, 2009.
  • Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
  • 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.
  • Willi Richert, Luis Pedro Coelho. Building Machine Learning Systems with Python. Packt Publishing, 2013.

Курсы по машинному обучению и анализу данных

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Машинное_обучение_(ФЭН)_-_2021-2022&oldid=62812»