Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД2-6 — различия между версиями
Aparinov (обсуждение | вклад) м |
Aparinov (обсуждение | вклад) м |
||
Строка 28: | Строка 28: | ||
[[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/> | ||
[[http://nbviewer.jupyter.org/github/aparinov/hse-minor2016/blob/master/hw2.ipynb ДЗ 2.]] | [[http://nbviewer.jupyter.org/github/aparinov/hse-minor2016/blob/master/hw2.ipynb ДЗ 2.]] | ||
− | [https://www.dropbox.com/s/054unjn4bfo0khj/STUDENT%20ALCOHOL%20CONSUMPTION.pdf?dl=0 Статья] ''Срок - | + | [https://www.dropbox.com/s/054unjn4bfo0khj/STUDENT%20ALCOHOL%20CONSUMPTION.pdf?dl=0 Статья] ''Срок - 26 Октября 2016'' |
== Полезные ссылки (Будут пополняться) == | == Полезные ссылки (Будут пополняться) == |
Версия 20:22, 23 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 (aparinov1@gmail.com)[1]
В случае отправления писем или сообщений на другие email ящики (IM), ответ не гарантирован. Домашние задания отправленные на другие ящики не принимаются к проверке.
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]
5) 20 Октября 2016: Bagging.RF.Boosting - [Notebook]
6) 20 Октября 2016: Multilayered Perceptron - Notebook]
Домашние Задания
[ДЗ 1.] Данные. Срок - 30 Сентября 2016
[ДЗ 2.]
Статья Срок - 26 Октября 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