Основные методы анализа данных (специализация АДИС)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 12:53, 3 сентября 2017; Will Student (обсуждение | вклад)

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

О курсе

Курс читается для студентов 3-го курса ПМИ ФКН ВШЭ специализации "Анализ Данных и Интеллектуальные Системы" в 1-2 модулях 2017-2018 учебного года.

Лектор: Миркин Борис Григорьевич

Занятия проходят по пятницам, 13:40 - 15:00 и 15:10 - 16:30, ауд. 322.

Правила выставления оценок

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за домашнюю работу и оценки за экзамен в следующих пропорциях:

Oитоговая = 0.4 * Oд/з + 0.6 * Оэкз

Список Лекций

Lecture 1: Examples of data analysis, k-means clustering algorithm

Домашняя работа

Первое домашнее задание

Для выполнения первого домашнего задания требуется объединиться в команды по 1-2 человека и предоставить некоторый набор данных в табличном виде с готовностью устно обосновать свой выбор и перечислить признаки, наличествующие в нём. Набор данных должен удовлетворять следующим критериям:

  • Не менее 70 элементов
  • Не менее 7 рассматриваемых признаков
  • Отсутствуют пропуски
  • Не является набором из репозитория Irvine ML

Защита домашнего задания пройдёт на занятии 15 сентября.

Обратная связь

Вопросы по курсу можно задавать по почте: bmirkin@hse.ru. Также с этого адреса будут приходить презентации с лекций и дополнительные материалы на групповой ящик.

Список литературы по курсу