Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД1-5 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 14: Строка 14:
  
 
== Домашние Задания ==
 
== Домашние Задания ==
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные]
 
 
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' <br/>
 
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' <br/>
Тему письма оформлять следующим образом:
+
 
  
 
== Полезные ссылки (Будут пополняться) ==
 
== Полезные ссылки (Будут пополняться) ==

Версия 01:27, 18 сентября 2016

Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-1 и ИАД-5

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-1 и ИАД-5

Семинарист: Панов Александр [1]
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов [Майнор ИАД]

Страница курса
Анонимные комментарии, замечания и пожелания можно оставить здесь

Семинары

1) 15 Сентября 2016: Метод опорных векторов. Ядра. - [IPython Notebook]

Домашние Задания

[ ДЗ 1.] Срок - 30 Сентября 2016


Полезные ссылки (Будут пополняться)

Семинар 1

  1. Пример работы полиномиального ядра
  2. Описание ядер
  3. Еще про SVM

Pandas & Seaborn

  1. Pandas
  2. Effective Pandas
  3. Pandas Cheat-Sheet
  4. Pandas Visualization
  5. Seaborn

Наборы данных

  1. Портал Открытых Данных РФ
  2. Funny Datasets
  3. Сборник Открытых Данных (!!!)
  4. Еще наборы данных

FYI

  1. Spurious Correlations
  2. Correlation

Семинар 1

Python

  1. PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet
  2. Python Tutorials Point
  3. Matplotlib Tutorial
  4. Matrix Manipulation Cheat-sheet
  5. Ipython Notebook
  6. Beaker Notebook
  7. yhat Rodeo

Ресурсы и Книги

  1. James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning
  2. Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)
  3. MachineLearning.ru
  4. Kaggle
  5. UCI Repo
  6. Visual Intro to ML

Онлайн Курсы

  1. Andrew Ng's Course
  2. Introduction to ML
  3. Learning Data Science with Python
  4. Курс от ВШЭ
  5. Обзор МООС Курсов