Прикладная статистика в машинном обучении 20/21 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
м (added sem 1)
м (added git)
Строка 15: Строка 15:
 
[https://t.me/joinchat/DtwHDEwQxyDfcQHfOxxz4Q Телеграм-чат курса]  
 
[https://t.me/joinchat/DtwHDEwQxyDfcQHfOxxz4Q Телеграм-чат курса]  
  
Гитхаб курса
+
[https://github.com/V-Marco/psmo_20_21 GitHub курса]
  
 
== План курса ==
 
== План курса ==

Версия 11:10, 9 сентября 2020

О курсе

Курс читается для студентов 3-го курса в 1-2 модулях.

Лектор: Демешев Борис Борисович

Лекции проходят по пятницам (09:30 - 10:50) онлайн: https://zoom.us/j/91592597073

Семинарист: Владимир Омелюсик

Семинары проходят по вторникам в 13:00 - 14:20 в ауд. G115 и в 14:40 - 16:00 в D504

Полезные ссылки

Телеграм-чат курса

GitHub курса

План курса

Лекции

Лекция 1: Метод максимального правдоподобия: точечные и интервальные оценки. Материалы, Запись

Семинары

Семинар 1: Метод максимального правдоподобия. Конспект, Код

Домашние задания

Домашнее задание 1

Дедлайн:

Отчётность по курсу и критерии оценки

Домашние задания

Контрольная работа

Экзамен

Итоговая оценка за курс

Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле: Итог = 0.3 × ДЗ + 0.3 × КР + 0.2 × К + 0.2 × Э, где
ДЗ — усреднённая оценка за все домашние задания,
КР — оценка за контрольную работу,
Э — оценка за экзамен,
К — усреднённая оценка за все квизы на семинарах.
Округление арифметическое, округляется только итоговая оценка.

Возможность получить автомат

Полезные материалы