Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД2-6 — различия между версиями
Aparinov (обсуждение | вклад) м |
Aparinov (обсуждение | вклад) |
||
Строка 21: | Строка 21: | ||
'''2) 22 Сентября 2016:''' Стохастический градиент. - [[http://bit.ly/2cqeQ20 Data&Notebook]] <br/> | '''2) 22 Сентября 2016:''' Стохастический градиент. - [[http://bit.ly/2cqeQ20 Data&Notebook]] <br/> | ||
'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. - [[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook]] <br/> | '''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. - [[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook]] <br/> | ||
− | + | '''4) 6 Октября 2016:''' Предобработка данных 2 - [[https://www.dropbox.com/sh/xki4ui31gdbm42d/AABw9_z02RDt67RSf7vkN1U5a?dl=0 Notebook]] <br/> | |
== Домашние Задания == | == Домашние Задания == | ||
[[http://nbviewer.jupyter.org/github/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/hw1/hw1-svm.ipynb ДЗ 1.]] [https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/hw1/data.zip Данные.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' <br/> | [[http://nbviewer.jupyter.org/github/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/hw1/hw1-svm.ipynb ДЗ 1.]] [https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/hw1/data.zip Данные.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' <br/> |
Версия 02:58, 6 октября 2016
Содержание
Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-2 и ИАД-6
На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-2 и ИАД-6
Семинарист: Паринов Андрей Андреевич (mailto:aparinov1@gmail.com)[1]
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов
[Майнор2016 ИАД2] для студентов из группы ИАД 2
[Майнор2016 ИАД6] для студентов из группы ИАД 6
Страница курса
Таблица с оценками [2]
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле: Oитог=0.7 Oнакопл+0.3 Oэкз
Накопленная оценка рассчитывается по формуле: Oнакопл=0.15 Oсамост+0.15 Oауд+0.5 Oдз+0.2 Oколлоквиум
Вопросы по курсу можно и нужно задавать на странице Q&A Pizza здесь.
Анонимные комментарии, замечания и пожелания можно оставить здесь
Семинары
1) 15 Сентября 2016: Метод опорных векторов. Ядра. - [IPython Notebook]
2) 22 Сентября 2016: Стохастический градиент. - [Data&Notebook]
3) 29 Сентября 2016: Предобработка данных. - [Notebook]
4) 6 Октября 2016: Предобработка данных 2 - [Notebook]
Домашние Задания
[ДЗ 1.] Данные. Срок - 30 Сентября 2016
Полезные ссылки (Будут пополняться)
Семинар 1
Pandas & Seaborn
Наборы данных
FYI
Семинар 1
Python
- PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet
- Python Tutorials Point
- Matplotlib Tutorial
- Matrix Manipulation Cheat-sheet
- Ipython Notebook
- Beaker Notebook
- yhat Rodeo
Ресурсы и Книги
- James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning
- Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)
- MachineLearning.ru
- Kaggle
- UCI Repo
- Visual Intro to ML
Онлайн Курсы