Основные методы анализа данных (специализация АДИС) — различия между версиями
(Добавлена страница курса для АДИС) |
(lecture 1) |
||
Строка 8: | Строка 8: | ||
=== Список Лекций === | === Список Лекций === | ||
+ | |||
+ | [https://drive.google.com/open?id=0BwU891EG_5fidGRMQTFoTVFYZW8 Lecture 1: Examples of data analysis, k-means clustering algorithm] | ||
+ | |||
=== Правила выставления оценок === | === Правила выставления оценок === |
Версия 20:41, 2 сентября 2017
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов 3-го курса ПМИ ФКН ВШЭ специализации "Анализ Данных и Интеллектуальные Системы" в 1-2 модулях 2017-2018 учебного года.
Лектор: Миркин Борис Григорьевич
Занятия проходят по пятницам, 13:40 - 15:00 и 15:10 - 16:30, ауд. 322.
Список Лекций
Lecture 1: Examples of data analysis, k-means clustering algorithm
Правила выставления оценок
Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за домашнюю работу и оценки за экзамен в следующих пропорциях:
Oитоговая = 0.6 * Oд/з + 0.4 * Оэкз
Первое домашнее задание
Для выполнения первого домашнего задания требуется объединиться в команды по 1-2 человека и предоставить некоторый набор данных в табличном виде с готовностью устно обосновать свой выбор и перечислить признаки, наличествующие в нём. Набор данных должен удовлетворять следующим критериям:
- Не менее 70 элементов
- Не менее 7 рассматриваемых признаков
- Отсутствуют пропуски
- Не является набором из репозитория Irvine ML
Защита домашнего задания пройдёт на занятии 15 сентября.
Обратная связь
Вопросы по курсу можно задавать по почте: bmirkin@hse.ru. Также с этого адреса будут приходить презентации с лекций и дополнительные материалы на групповой ящик.