Машинное обучение (факультет экономических наук) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 10: Строка 10:
 
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse Репозиторий на GitHub с конспектами лекций Евгения Соколова]<br />
 
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse Репозиторий на GitHub с конспектами лекций Евгения Соколова]<br />
  
Почта курса: ml.econom.hse@gmail.com<br />
+
Почта курса: '''ml.econom.hse@gmail.com'''<br />
Формат темы письма ('''обязательно соблюдайте его!'''):
+
Формат темы письма (обязательно соблюдайте его!):
 
* '''Вопрос - номер группы по данному курсу - Фамилия Имя''' — для вопросов;
 
* '''Вопрос - номер группы по данному курсу - Фамилия Имя''' — для вопросов;
 
* '''Практика {номер задания} - номер группы по данному курсу - Фамилия Имя''' — для сдачи практических домашних заданий.
 
* '''Практика {номер задания} - номер группы по данному курсу - Фамилия Имя''' — для сдачи практических домашних заданий.

Версия 15:39, 2 сентября 2017

О курсе

Лекторы: Екатерина Лобачева, Алексей Артемов
Лекции проходят по пятницам, 10:30 - 11:50, ауд. 5215.

Полезные ссылки

[ Программа курса]
Репозиторий на GitHub с материалами курса
Репозиторий на GitHub с конспектами лекций Евгения Соколова

Почта курса: ml.econom.hse@gmail.com
Формат темы письма (обязательно соблюдайте его!):

  • Вопрос - номер группы по данному курсу - Фамилия Имя — для вопросов;
  • Практика {номер задания} - номер группы по данному курсу - Фамилия Имя — для сдачи практических домашних заданий.

Канал в telegram для объявлений:
Чат в telegram для обсуждений:

[ Таблица с оценками]

Оставить отзыв на курс: [ форма]

Вопросы по курсу можно задавать на почту курса, а также .

Правила выставления оценок

Правила сдачи заданий

Лекции

Семинары

  • Семинар 1: Python, numpy, pandas, matplotlib и прочие страшные звери.

Практические задания

Полезные материалы