Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД-8 — различия между версиями
(→Семинары) |
|||
| Строка 25: | Строка 25: | ||
17 ноября. ''Случайные величины и ЦПТ''. Ноутбуки: [https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/blob/master/module3_statistics_notebooks/seminar1_random_variables_intervals/1_Случайные_величины.ipynb 1], [https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/blob/master/module3_statistics_notebooks/seminar1_random_variables_intervals/2_Выборки.ipynb 2]. | 17 ноября. ''Случайные величины и ЦПТ''. Ноутбуки: [https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/blob/master/module3_statistics_notebooks/seminar1_random_variables_intervals/1_Случайные_величины.ipynb 1], [https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/blob/master/module3_statistics_notebooks/seminar1_random_variables_intervals/2_Выборки.ipynb 2]. | ||
| + | |||
| + | 24 ноября. ''Проверка гипотез, анализ зависимостей''. Ноутбуки: [https://github.com/grafft/hse-tasks/tree/master/minor-aml-16/sem9 1], [https://github.com/grafft/hse-tasks/tree/master/minor-aml-16/sem10 2]. | ||
==Домашние задания== | ==Домашние задания== | ||
| Строка 36: | Строка 38: | ||
ДЗ3. Центральная предельная теорема. [http://wiki.cs.hse.ru/Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)/ДЗ3 Формулировка]. Срок сдачи: 24 ноября. | ДЗ3. Центральная предельная теорема. [http://wiki.cs.hse.ru/Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)/ДЗ3 Формулировка]. Срок сдачи: 24 ноября. | ||
| + | |||
| + | ДЗ4. Анализ эффективности удержания. [http://wiki.cs.hse.ru/Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)/ДЗ4 Формулировка]. Срок сдачи: 1 декабря. | ||
==Литература== | ==Литература== | ||
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_(курс_лекций,_К.В.Воронцов) Страница], [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/6d/Voron-ML-1.pdf текст] и [https://www.youtube.com/playlist?list=PLJOzdkh8T5kp99tGTEFjH_b9zqEQiiBtC видео] лекций К.В.Воронцова | [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_(курс_лекций,_К.В.Воронцов) Страница], [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/6d/Voron-ML-1.pdf текст] и [https://www.youtube.com/playlist?list=PLJOzdkh8T5kp99tGTEFjH_b9zqEQiiBtC видео] лекций К.В.Воронцова | ||
Версия 13:48, 24 ноября 2016
Семинарист: Влад Шахуро shahurik@ya.ru
В начало темы писем добавляйте [ИАД].
Семинары
15 сентября. Метод опорных векторов. Ядра. notebook, конспект (Воронцов, §4.5)
22 сентября. Градиентный спуск. notebook, данные (Воронцов, §4.3)
29 сентября. Обработка данных. notebook.
6 октября. Бустинг. Конспект 1, 2. (A short introduction to boosting, Воронцов cтр. 2-9)
13 октября. Градиентный бустинг, метод Ньютона. (Конспект про метод Ньютона, стр. 1).
20 октября. Нейронные сети. (Воронцов, стр. 102-110)
27 октября. Семинара не было.
3 ноября. Коллоквиум. Ауд. 3231, 12:30.
10 ноября. Сверточные нейронные сети для классификации изображений. Keras.
17 ноября. Случайные величины и ЦПТ. Ноутбуки: 1, 2.
24 ноября. Проверка гипотез, анализ зависимостей. Ноутбуки: 1, 2.
Домашние задания
ДЗ1. SVM и ядровые функции. Формулировка и данные. Срок сдачи: 30 сентября.
ЛР1. Градиентный спуск. (см. семинар 22 сентября). Срок сдачи: 30 сентября.
ДЗ2. Предобработка данных и бустинг. Формулировка и данные. Срок сдачи: 23 октября.
Соревнование. Формулировка и критерии оценивания. Срок сдачи: 23 ноября.
ДЗ3. Центральная предельная теорема. Формулировка. Срок сдачи: 24 ноября.
ДЗ4. Анализ эффективности удержания. Формулировка. Срок сдачи: 1 декабря.
