Machine Learning

Материал из MathINFO
Перейти к: навигация, поиск

Эта страница второй части курса Machine Learning.

Лектор: Екатерина Лобачева

Семинарист: Илья Щуров

Ассистент: Сергей Сметанин

Вопросы и комментарии по курсу нужно отправлять на почту cshse.ml@gmail.com. В название письма обязательно добавлять тег [ВШЭ-РЭШ16].

Домашние задания по курсу нужно сдавать в систему my.nes.

Оценки

Оценка за эту часть курса составляет 50% от общей оценки за курс и состоит на 30% из оценки за итоговую контрольную работу и на 70% за домашние задания.

Итоговая контрольная работа

Итоговая работа состоится 28 декабря в 15:00 в кабинете 3317.

Вопросы к итоговой работе здесь.

Задачи тут.

Материалы занятий

Мы активно используем отличные конспекты лекций и семинаров курса Евгения Соколова на ФКН НИУ ВШЭ.

Тема 1. Введение в машинное обучение.

Лекция: конспект

Семинар: конспект, ещё один конспект, adult.data, adult task (источник: [1]), titanic data, titanic task

ДЗ №ML1: смотреть скачать (правый клик → сохранить как…, затем при необходимости переименовать в файл с расширением ipynb).

Тема 2. Линейная регрессия

Лекция: часть 1, часть 2.

Семинар: конспект.

ДЗ: смотреть скачать

Тема 3. Линейные методы классификации

Лекция: часть 1, часть 2, часть 3.

Семинар: данные, конспект (в конспекте больше, чем было на паре).

ДЗ: смотреть, скачать.

Тема 4. Нейросети

Лекция: конспект 1 (до 14 слайда), конспект 2 (здесь более общие вещи, но тоже стоит ознакомиться)

Семинар: данные pybrain конспект

ДЗ: смотреть, скачать.

Темы 5-6. Деревья, ансамбли и бустинг

Лекции: деревья ансамбли бустинг.

Семинары: про деревья про ансамбли

ДЗ№5: смотреть, скачать.

ДЗ№6: смотреть, скачать.

Тема 7: Кластеризация

Лекция: конспект 1, конспект 2

Семинар: сравнение различных методов кластеризации

Тема 8: PCA

Лекция: конспект 1 конспект 2 про связь PCA и SVD

Тема 9: обработка текстов

Дополнительные материалы

Машинное обучение

Python