Minor da2016 gr5

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 12:12, 7 июня 2016; Aparinov (обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

Майнор по Анализу Данных -- ИАД-5

Семинарист: Андрей Паринов aparinov1@gmail.com
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов [2016_Minor_IAD5]

Оценки [1] Анонимное обращение [2] Piazza [3] Материалы [4]

Семинары

12 Января 2016: Введение в Python, настройка среды программирования
19 Января 2016: Исследование данных с помощью Pandas и Seaborn
26 Января 2016: Исследование данных с помощью Pandas
2 Февраля 2016: Элементы работы с матрицами
9 Февраля 2016: Оптимизация функций. Символьные вычисления
16 Февраля 2016: Теория вероятностей
1 марта 2016: Математическая статистика
15 марта 2016: Линейная регрессия
22 марта 2016: Линейная классификация
5 апреля 2016: Оценики качества алгоритмов
12 апреля 2016: Коллоквиум
19 апреля 2016: Решающие деревья
26 апреля 2016: Решающие деревья. Разбор практическое занятие
10 мая 2016: Случайные леса. Ансамблевые методы
17 мая 2016: Кластеризация
31 мая 2016: Метрические методы
7 июня 2016: Ассоциативные правила. Apriopi
14 июня 2016: Разбор проектов. Подготовка к экзамену


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

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