Машинное обучение 22/23 Матфак — различия между версиями
Murrcha (обсуждение | вклад) |
Murrcha (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 13: | Строка 13: | ||
[https://github.com/Murcha1990/ML_math_2022 Репозиторий с материалами на GitHub] | [https://github.com/Murcha1990/ML_math_2022 Репозиторий с материалами на GitHub] | ||
| − | [ | + | [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0pq6FkCQ5P4VhHd3u1_PIKq Записи занятий] |
| − | [ | + | [https://t.me/+8UCIRw_TnTIxMjky Канал в telegram для объявлений] |
| − | + | [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1s9_Q4lcQVorvYeyDGr7bgXDH45qPikWD1RMbDYrFtPs/edit?usp=sharing | |
| + | Таблица с оценками] | ||
== Лекции == | == Лекции == | ||
Версия 13:40, 23 января 2023
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов матфака в 3-4 модулях.
Лектор: [Кантонистова Елена Олеговна]
Семинарист: [Некрашевич Максим Викторович]
Лекции проходят онлайн по в в [zoom].
Полезные ссылки
Репозиторий с материалами на GitHub
Канал в telegram для объявлений
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1s9_Q4lcQVorvYeyDGr7bgXDH45qPikWD1RMbDYrFtPs/edit?usp=sharing
Таблица с оценками]
Лекции
1. Введение в машинное обучение.
2. Задача регрессии. Линейная регрессия.
3. Градиентный спуск и его модификации. Метрики качества регрессии.
Семинары
Коллоквиум
Коллоквиум будет проходить в сессию 3 модуля, в письменной форме. О подробностях сообщим позже.
Экзамен
Экзамен будет проходить в конце семестра. Он состоит из письменной и необязательной устной части. За письменную часть можно получить не больше 7 баллов. Если студент хочет больше баллов, то он идет на устную часть.
Дату и время, а также другие подробности экзамена опубликуем позже.
Полезные материалы
- Курс на Stepik "Практический ML": https://stepik.org/a/125501 (за промокодом обращайтесь к преподавателям)
- Hastie, Tibshirani "The elements of statistical learning": https://hastie.su.domains/Papers/ESLII.pdf
