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

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
м (added lec)
м (added sem)
Строка 36: Строка 36:
  
 
=== Семинары ===  
 
=== Семинары ===  
−
Семинар 1: Метод максимального правдоподобия. [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem1/PSMO_Sem1.pdf Конспект], [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem1/sem1.ipynb Код]
+
Семинар 1: Метод максимального правдоподобия.  
 +
* [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem1/PSMO_Sem1.pdf Конспект]
 +
* [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem1/sem1.ipynb Код]
  
−
Семинар 2: Тесты LR, LM и Wald. [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem2/PSMO_Sem2.pdf Конспект]
+
Семинар 2: Тесты LR, LM и Wald.  
 +
* [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem2/PSMO_Sem2.pdf Конспект]
 +
 
 +
Семинар 3: Энтропия и дивергенция Кульбака-Лейблера.
 +
* [https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/seminars/sem3/PSMO_Sem3.pdf Конспект]
 +
* [https://youtu.be/LPJhUHoCpWI Видео]
 +
* [https://github.com/V-Marco/econometrics/blob/master/pro_files/pro_themes/pro_themes.pdf Заметки (стр. 16)] NB: Кульбак!
  
 
=== Домашние задания ===
 
=== Домашние задания ===

Версия 01:53, 24 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 на вышкинской vr360.

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

Таблица с баллами

Боевой листок

Лекции

Лекция 1: Метод максимального правдоподобия: точечные и интервальные оценки.

Лекция 2: Тест отношения правдоподобия и тест Вальда.

Лекция 3: Тест множителей Лагранжа и энтропия.

Семинары

Семинар 1: Метод максимального правдоподобия.

Семинар 2: Тесты LR, LM и Wald.

Семинар 3: Энтропия и дивергенция Кульбака-Лейблера.

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.

Полезные материалы

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Прикладная_статистика_в_машинном_обучении_20/21&oldid=45012»