Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД-8 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Семинары)
Строка 29: Строка 29:
  
 
1 декабря. ''Непараметрические тесты, корреляция.'' Ноутбуки (см. предыдущий семинар).
 
1 декабря. ''Непараметрические тесты, корреляция.'' Ноутбуки (см. предыдущий семинар).
 +
 +
8 декабря. ''Прогнозирование временных рядов.'' [https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/seminar-time-series Ноутбук]
  
 
==Домашние задания==
 
==Домашние задания==
Строка 42: Строка 44:
  
 
ДЗ4. Анализ эффективности удержания. [http://wiki.cs.hse.ru/Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)/ДЗ4 Формулировка]. Срок сдачи: 8 декабря.
 
ДЗ4. Анализ эффективности удержания. [http://wiki.cs.hse.ru/Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)/ДЗ4 Формулировка]. Срок сдачи: 8 декабря.
 +
 +
ДЗ5. Прогнозирование временного ряда. Возьмите любой понравившийся ряд с [https://datamarket.com/data/list/?q=interval:month%20provider:tsdl сайта] и постройте прогноз для него аналогично ноутбуку с семинара. Выбранный ряд занесите в [https://docs.google.com/spreadsheets/d/19qvO_gWgBan7zE_K-3fPLsPPdVMdqBIxZq1ANl1zohI/edit?usp=sharing таблицу]. Ваш ряд не должен совпадать с рядами других студентов. Срок сдачи: 18 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 13:39, 8 декабря 2016

Семинарист: Влад Шахуро shahurik@ya.ru
В начало темы писем добавляйте [ИАД].

Таблица с оценками

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: тесты, корреляция. Тест Стьюдента для роста и веса хокеистов: ноутбук.

1 декабря. Непараметрические тесты, корреляция. Ноутбуки (см. предыдущий семинар).

8 декабря. Прогнозирование временных рядов. Ноутбук

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: 4 декабря.

ДЗ4. Анализ эффективности удержания. Формулировка. Срок сдачи: 8 декабря.

ДЗ5. Прогнозирование временного ряда. Возьмите любой понравившийся ряд с сайта и постройте прогноз для него аналогично ноутбуку с семинара. Выбранный ряд занесите в таблицу. Ваш ряд не должен совпадать с рядами других студентов. Срок сдачи: 18 декабря.

Литература

Страница, текст и видео лекций К.В.Воронцова