Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(→‎Семинары)
(→‎Домашние Задания)
 
(не показаны 32 промежуточные версии этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
 
__TOC__
 
__TOC__
−
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3 и ИАД-7==
+
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==
  
−
На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-3 и ИАД-7
+
На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3
  
 
Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] <br/>
 
Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] <br/>
−
Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com <br/>
+
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com <br/>
−
По просьбам учащихся отдельная почта для наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com <br/>
+
Можете обращаться по любым вопросам <br/>
−
Можете писать на любую из них <br/>
+
 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.
 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.
  
Строка 21: Строка 20:
 
'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. <br/>
 
'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. <br/>
 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] <br/>
 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] <br/>
 +
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] <br/>
 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] <br/>
 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] <br/>
 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]
 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]
  
 
'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. <br/>
 
'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. <br/>
−
[[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook]] <br/>
+
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] <br/>
 +
 
 +
'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. <br/>
 +
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] <br/>
 +
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] <br/>
 +
 
 +
'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. <br/>
 +
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]
 +
 
 +
'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.'''<br/>
 +
 
 +
'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. <br/>
 +
 
 +
'''7-8) 24 ноября 2016:''' 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез. <br/>
 +
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]
 +
 
 +
'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. <br/>
 +
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]
 +
 
 +
'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. <br/>
 +
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]
  
 
== 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/>
 +
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] <br/>
 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы <br/>
 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы <br/>
−
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года'''
+
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' <br/>
 +
 
 +
[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' <br/>
 +
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] <br/>
 +
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы <br/>
 +
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' <br/>
 +
 
 +
[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' <br/>
 +
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] <br/>
 +
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы <br/>
 +
 
 +
[ ДЗ 4.] ''Срок - 11 декабря 2016'' <br/>
 +
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ4|Анализ эффективности удержания]] <br/>
 +
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-4]'', где N -- номер группы <br/>
 +
 
 +
[ ДЗ 5.] ''Срок - 20 декабря 2016'' <br/>
 +
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ5|Прогнозирование временного ряда]] <br/>
 +
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-5]'', где N -- номер группы <br/>
 +
 
 +
== Дополнительные задачи ==
 +
Желающие повысить свою оценку могут решать дополнительные задачи.
 +
За каждую правильно решенную задачу вы можете получить +X баллов (X указан в каждой задаче отдельно) к аудиторной работе. Задачи принимаются до 20-ого декабря. Но если вы хотите прислать две и более задач, то первую надо прислать до 17-ого декабря.
 +
 
 +
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД3-Допзадачи|Дополнительные задачи]]
 +
 
 +
== Результаты ==
 +
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UjZH8llu9ZZiCBRwstGI7FWtSMw6XKEIULJIu8hYba4/edit GoogleDoc]
  
 
== Полезные ссылки ==
 
== Полезные ссылки ==

Текущая версия на 21:16, 12 декабря 2016

Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: Артем Грачев
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com
Можете обращаться по любым вопросам
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов [Майнор ИАД-N], где N - номер группы.

Страница курса

Вы можете оставить анонимный отзыв: GoogleForm

Семинары

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

2) 22 Сентября 2016: Оптимизация. Градиентный спуск.
Data&Notebook
GradDesc_LinReg
An overview of gradient descent optimization algorithms
Стохастический градиент на machinelearning.ru

3) 29 Сентября 2016: Предобработка данных.
Notebook

4) 6 Октября 2016: Нейронные сети. Введение.
Tensorflow install
Tensorflow examples

5) 13 Октября 2016: Бустинг.
Notebook

20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.

6) 10 ноября 2016: Нейронные сети. Продолжение.

7-8) 24 ноября 2016: 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез.
Github

9) 1 декабря 2016: Анализ зависимостей.
Github

10) 8 декабря 2016: Регрессия.
Github

Домашние Задания

[ ДЗ 1.] Срок - 30 Сентября 2016
Формулировка и данные
В теме письма указывать [Майнор ИАД-N ДЗ-1], где N -- номер группы
UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года

[ ДЗ 2.] Срок - 23 Октября 2016
Формулировка и данные
В теме письма указывать [Майнор ИАД-N ДЗ-2], где N -- номер группы
UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года

[ ДЗ 3.] Срок - 1 декабря 2016
Центральная предельная теорема
В теме письма указывать [Майнор ИАД-N ДЗ-3], где N -- номер группы

[ ДЗ 4.] Срок - 11 декабря 2016
Анализ эффективности удержания
В теме письма указывать [Майнор ИАД-N ДЗ-4], где N -- номер группы

[ ДЗ 5.] Срок - 20 декабря 2016
Прогнозирование временного ряда
В теме письма указывать [Майнор ИАД-N ДЗ-5], где N -- номер группы

Дополнительные задачи

Желающие повысить свою оценку могут решать дополнительные задачи. За каждую правильно решенную задачу вы можете получить +X баллов (X указан в каждой задаче отдельно) к аудиторной работе. Задачи принимаются до 20-ого декабря. Но если вы хотите прислать две и более задач, то первую надо прислать до 17-ого декабря.

Дополнительные задачи

Результаты

GoogleDoc

Полезные ссылки

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
Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)_ИАД3-7&oldid=22157»