http://math-info.hse.ru/wiki2016-17/index.php?title=%D0%A1%D0%BB%D1%83%D0%B6%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F:%D0%9D%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D1%8B&feed=atom&hideredirs=1&limit=50&offset=&namespace=0&username=&tagfilter=&size-mode=max&size=0MathINFO - Новые страницы [ru]2024-03-28T14:52:22ZМатериал из MathINFOMediaWiki 1.34.0http://math-info.hse.ru/2016-17/Data_Analysis_in_the_Social_SciencesData Analysis in the Social Sciences2020-02-07T23:17:14Z<p>Alena Manuzina: Новая страница: «==Course data== * Instructor: Ilya V. Schurov. * Modules: 2-4. ==Software== We use statistical software called [https://www.r-project.org R] as a main computer...»</p>
<hr />
<div>==Course data==<br />
* Instructor: Ilya V. Schurov.<br />
<br />
* Modules: 2-4.<br />
<br />
==Software==<br />
We use statistical software called [https://www.r-project.org R] as a main computer tool. It's a free software and you can download it [https://cloud.r-project.org here] and install on your computer. We also use [https://www.rstudio.com RStudio]: integrated development environment for R. It's free software either, you can download it [https://www.rstudio.com/products/rstudio/ here].<br />
<br />
==Lessons==<br />
===1. November 14. Data types and descriptive statistics===<br />
Types of data in social sciences. [https://en.wikipedia.org/wiki/Level_of_measurement Nominal, ordered, interval and ratio scales]. Examples. Descriptive statistics: mean, median, mode, variance, standard deviation, quantiles.<br />
<br />
See Naked Statistics, Chapter 2, and Statistics, Chapter 4.<br />
<br />
The basics of R. R as calculator. Vectors. Calculating basic descriptive statistics with R.<br />
<br />
===2. November 21. Introduction to statistical thinking===<br />
Simple probabilistic models. Population, sample. Model for opinion poll. Random variable. Expected value. The law of large numbers. Central limit theorem.<br />
<br />
See Naked Statistics, Chapter 5 and Statistics, Chapters 16, 17 and 18.<br />
<br />
===3. November 28. Confidence intervals===<br />
Histograms as an approximation of distribution: area under the histogram and the probablitiy. Confidence intervals. Dependence of the confidence intervals on the size of sample and confidence level.<br />
<br />
See Naked Statistics, Chapter 10 and Statistics, Chapters 19, 20 and 21.<br />
<br />
[http://rpsychologist.com/d3/CI/ Visualization of confidence intervals]<br />
<br />
Working with dataframes in R.<br />
<br />
===4. December 5. Calculating confidence intervals===<br />
Standard deviation and standard error of mean. Quantiles of the standard Guassian distribution. The relation between standard error and confidence interval.<br />
<br />
See Statistics, chapters 17, 20, 21 and 23, and Naked Statistics, chapters 8 and 10.<br />
<br />
Calculation of confidence intervals in R with <code>t.test</code> function. See [http://alstatr.blogspot.ru/2013/06/interval-estimation-of-population-mean.html here].<br />
<br />
===5. January 16: Statistical hypothesis and t-test===<br />
Hypothesis testing framework. Null and alternative hypothesis, p-value. Testing hypothesis on population means with t-test.<br />
<br />
See Statistics, Chapter 26 and Naked Statistics, Chapter 9.<br />
<br />
Using <code>t.test()</code> function in R to test the hypothesis. See [http://www.r-tutor.com/elementary-statistics/inference-about-two-populations/population-mean-between-two-independent-samples short example] and [http://statistics.berkeley.edu/computing/r-t-tests more detailed explanation].<br />
<br />
===6. January 23: ANOVA===<br />
[https://en.wikipedia.org/wiki/Type_I_and_type_II_errors Error types in statistics]. Significance level. Multiple comparison problem. ANOVA.<br />
<br />
See Introductory Statistics for the Behavioral Sciences, by Welkowitz, Joan, Cohen, Barry H., Lea, R. Brooke, John Wiley & Sons, Incorporated, January 2012, chapter 12 (available under HSE [https://library.hse.ru/e-resources/e-resources.htm subscription]).<br />
<br />
Using <code>aov()</code> function in R.<br />
<br />
===Regression models===<br />
Linear regression. Simple and multiple regression.<br />
<br />
See Naked Statistics, chapters 11 and 12, Introduction to Econometrics, by J.Stock and M.Watson, Addison Wesley, 2006, chapters 4 -- 6, A Non-Technical Introduction to Regression, by J. Bakija, Williams College, 2013.<br />
<br />
Using <code>lm()</code> function in R.<br />
<br />
Working with panel data. Models with fixed effects, models with random effects.<br />
<br />
See Introduction to Econometrics, by J.Stock and M.Watson, Addison Wesley, 2006, Chapter 10.<br />
<br />
Logistic regression. Using <code>glm()</code> function in R.<br />
<br />
===March 13. In-class work===<br />
* [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSefe7JoVNjDid1_6qA_cAkL4RoeIBZEYBkrmVZUGLG5vtOqVA/viewform your work]<br />
<br />
* [http://math-info.hse.ru/f/2015-16/all-py/titanic.csv titanic.csv]: your data.<br />
<br />
* [http://blog.yhat.com/posts/r-lm-summary.html linear regressions in R]<br />
<br />
* [http://stats.idre.ucla.edu/r/dae/logit-regression/ logistic regressions in R]<br />
<br />
===March 20. In-class work===<br />
* [http://math-info.hse.ru/2016-17/Data_Analysis_in_the_Social_Sciences/Working_with_data Working with data]<br />
<br />
==Data==<br />
* [http://www.ats.ucla.edu/stat/data/hsb2.csv hsb2.csv]<br />
<br />
* [http://math-info.hse.ru/f/2016-17/ps-pep-quant/dataset_dummy.csv dataset_dummy.csv]<br />
<br />
* [http://math-info.hse.ru/f/2016-17/ps-pep-quant/data_flats.csv data_flats.csv]<br />
<br />
* [http://math-info.hse.ru/f/2015-16/ps-mag-quant/brexit_sth.csv brexit_sth.csv]<br />
<br />
* [http://math-info.hse.ru/f/2016-17/ps-pep-quant/education.csv education.csv]<br />
<br />
==Homework==<br />
* [http://rpubs.com/ilyaschurov/dass2016-17-hw1 Homework 1], due date is Sunday, December 4, 23:00. Answers to be submitted [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf9APUFn3JCuUHrVU4oiZiQXSQMjILd3rEtNuf3MpIJV1yQuA/viewform here].<br />
<br />
* [https://rpubs.com/AllaT/dass2016-17-hw2 Homework 2] ([http://math-info.hse.ru/f/2016-17/ps-pep-quant/dass2016-17-hw2.html copy]), due date is Sunday, February 5, 23:00. Answers to be submitted [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe6S9UONKFYbdPMd1yCddhhgEZw6o1GjTbFpKyH26C2Zyg1pw/viewform?ts=588a81ac here].<br />
<br />
* [http://rpubs.com/AllaT/dass2016-17-hw3 Homework 3] [http://math-info.hse.ru/f/2016-17/ps-pep-quant/hw3.html copy], due date is Sunday, March 5. Answers to be submitted [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdwzl7OYIt6HdIfo0mK7ZaG3y72GgWxqThE8HCP7wR7tFuo4A/viewform here].<br />
<br />
* [https://api.rpubs.com/AllaT/dass2016-17-hw4-2 Homework 4] [http://math-info.hse.ru/f/2016-17/ps-pep-quant/hw4.html copy] , due date May 21, answers to be submitted [https://docs.google.com/forms/d/1VpL8NkXAqvyaWqCdVe267qnpTxRIX7P07J2KpDK2TGU/edit here].<br />
<br />
* [http://rpubs.com/AllaT/dass2016-17-hw5 Homework 5], due date June 16. Answers to be submitted [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScP3PvlX9I0mvpy3h4gOSJxgf29qJV-MXD5JlYD0NcEAfNz3w/viewform?c=0&w=1 here].<br />
<br />
==Exam==<br />
* [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfUOtzpRI70LgKZrwKSJ7o8Yr23X36UNqsucPBcBgyCpIkclw/viewform Exam]<br />
<br />
* [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdNyg9NIZu6sWw_1bKhvmT_c1prpOUTlM4c9-j2SdAoyXkaIA/viewform Re-Exam]<br />
** <br />
** [http://math-info.hse.ru/f/2016-17/ps-pep-quant/chile.csv chile.csv]<br />
<br />
==References==<br />
As a very informal introduction to the basic notions of mathematical statistics I recommend a book [https://smile.amazon.com/Naked-Statistics-Stripping-Dread-Data-ebook/dp/B007Q6XLF2/ref=mt_kindle?_encoding=UTF8&me= Naked Statistics] by Charles Wheelan (available as an e-book both in English and in [http://www.mann-ivanov-ferber.ru/books/golaya-statistika/ Russian]).<br />
<br />
I also like Statistics by David Freedman, Robert Pisani and Roger Purves (4th edition, 1998) as an introductory textbook on mathematical statistics.<br />
<br />
To proceed with more sophisticated econometrics, Introductory Econometrics: A Modern Approach by Jeffrey Wooldridge seem to be a good choice. Currently it is freely available [http://ncbae.yolasite.com/resources/IntroductoryEconometrics_AModernApproach_FourthEdition_Jeffrey_Wooldridge.pdf here].<br />
<br />
You can also use [https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r this free course] as a good starting point to R.</div>Alena Manuzinahttp://math-info.hse.ru/2016-17/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8_%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B9_%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D0%BA%D0%B8Математические модели политической экономики2020-02-07T23:15:13Z<p>Alena Manuzina: Новая страница: «'''Дорогие третьекурсники!''' На этой странице будут появляться различные материалы и объ...»</p>
<hr />
<div>'''Дорогие третьекурсники!'''<br />
<br />
На этой странице будут появляться различные материалы и объявления, связанные с курсом '''«Математические модели политэкономии»''', читаемого для студентов департамента политической науки факультета социальных наук в '''2015/2016''' учебном году.<br />
<br />
* Читает лекции: Дагаев Дмитрий Александрович<br />
<br />
* Ведет семинары: Сахарова Нина Евгеньевна<br />
<br />
* Учебный ассистент: Анна Денисенко<br />
<br />
==Формула оценивания==<br />
Накопленная оценка = 0,8*КР + 0,2*Письменные ДЗ<br />
<br />
Итоговая оценка = 0,51*Экз + 0,49*Накопленная<br />
<br />
==Материалы по теме лекций==<br />
{| class="wikitable"<br />
! лекция<br />
<br />
! тема<br />
<br />
! материалы<br />
<br />
|-<br />
| 1<br><br />
| Стратегическое финансирование избирательных кампаний<br><br />
| S. Gehlbach. Formal Models of Domestic Politics. Chapter 3, paragraph 3.1<br><br />
|-<br />
| 2,3<br><br />
| Политическое позиционирование в двумерном пространстве<br><br />
| J.Duggan. Formal Models in Political Science. Lecture notes. Lectures 6,7<br><br />
|-<br />
| 4<br><br />
| Самовыдвижение кандидатов на выборах. Модель Осборна-Сливински<br><br />
| S. Gehlbach. Formal Models of Domestic Politics. Chapter 1, paragraph 1.4.3<br><br />
|-<br />
| 5,6<br><br />
| Политическая подотчетность перед избирателями. Модель Барро-Фереджона.<br><br />
| S. Gehlbach. Formal Models of Domestic Politics. Chapter 6, paragraphs 6.1.1, 6.1.2, 6.1.3.<br><br />
|-<br />
| 7<br><br />
| Задача торга. Модель Рубинштейна.<br><br />
| [http://arielrubinstein.tau.ac.il/papers/11.pdf http://arielrubinstein.tau.ac.il/papers/11.pdf]<br><br />
|-<br />
| 8, 9<br><br />
| Задача агрегирования предпочтений. Случай двух альтернатив.<br><br />
| [http://math-hse.info/f/2010-11/ps/3rd%20year/Матмодели%20политэкономии/Сонин%20-%20теоремы%20Мэя%20и%20Эрроу.pdf К.И. Сонин. Лекции по экономике общественного сектора.]<br><br />
|-<br />
| 10<br><br />
| Задача агрегирования предпочтений. Случай трех и более альтернатив.<br><br />
| [http://math-hse.info/f/2010-11/ps/3rd%20year/Матмодели%20политэкономии/Сонин%20-%20теоремы%20Мэя%20и%20Эрроу.pdf К.И. Сонин. Лекции по экономике общественного сектора.]<br><br />
|-<br />
| 11<br><br />
| Манипулируемость механизмов выбора.<br><br />
|-<br />
| 12<br><br />
| Модель политбюро.<br><br />
| [https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1402933 https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1402933]<br><br />
|}<br />
==Домашние задания==<br />
{| class="wikitable"<br />
! дедлайн<br />
<br />
! тип ДЗ<br />
<br />
! тема<br />
<br />
|-<br />
| 24.01.<br><br />
| Для разбора на семинаре<br><br />
| [http://math-hse.info/f/2016-17/PolitEcon/hw1.pdf Задачи к семинару 1]<br><br />
|-<br />
| 31.01.<br><br />
| Письменное<br><br />
| [http://math-hse.info/f/2016-17/PolitEcon/homework1.pdf Домашнее задание 1]<br><br />
|-<br />
| 31.01.<br><br />
| Для разбора на семинаре<br><br />
| [http://math-hse.info/f/2016-17/PolitEcon/hw2.pdf Задачи к семинару 2]<br><br />
|-<br />
| 14.02.<br><br />
| Для разбора на семинаре<br><br />
| [http://math-hse.info/f/2016-17/PolitEcon/hw4.pdf Задачи к семинару 4]<br><br />
|-<br />
| 21.02.<br><br />
| Письменное<br><br />
| [http://math-hse.info/f/2016-17/PolitEcon/homework2.pdf Домашнее задание 2]<br><br />
|-<br />
| 18.03.<br><br />
| Письменное<br><br />
| [http://math-hse.info/f/2016-17/PolitEcon/homework3.pdf Домашнее задание 3]<br><br />
|-<br />
| 3.05.<br><br />
| Письменное<br><br />
| [http://math-hse.info/f/2016-17/PolitEcon/homework4.pdf Домашнее задание 4]<br><br />
|-<br />
| 4.06.<br><br />
| Письменное<br><br />
| [http://math-hse.info/f/2016-17/PolitEcon/homework5.pdf Домашнее задание 5]<br><br />
|}</div>Alena Manuzinahttp://math-info.hse.ru/2016-17/Machine_LearningMachine Learning2020-02-07T23:13:50Z<p>Alena Manuzina: </p>
<hr />
<div>Эта страница второй части курса Machine Learning.<br />
<br />
'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/131072080?_r=idm133701200 Екатерина Лобачева]<br />
<br />
'''Семинарист:''' [http://hse.ru/staff/is Илья Щуров]<br />
<br />
'''Ассистент:''' Сергей Сметанин<br />
<br />
Вопросы и комментарии по курсу нужно отправлять на почту '''cshse.ml@gmail.com'''. В название письма обязательно добавлять тег '''[ВШЭ-РЭШ16]'''.<br />
<br />
Домашние задания по курсу нужно сдавать в систему my.nes.<br />
<br />
== Оценки==<br />
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.<br />
<br />
== Итоговая контрольная работа ==<br />
Итоговая работа состоится 28 декабря в 15:00 в кабинете 3317.<br />
<br />
Вопросы к итоговой работе [https://docs.google.com/document/d/1IgG-q2fEMy6Zy9io74y3HzKWxYjVyqZa2lZY9_TqoxQ/pub здесь]. <br />
<br />
Задачи [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/hse_nes_ml/blob/master/final%20problems.ipynb тут].<br />
<br />
== Материалы занятий ==<br />
Мы активно используем отличные конспекты лекций и семинаров [https://github.com/esokolov/ml-course-hse курса Евгения Соколова] на ФКН НИУ ВШЭ.<br />
<br />
=== Тема 1. Введение в машинное обучение. ===<br />
<br />
''Лекция:'' [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2016-fall/lecture-notes/lecture01-intro.pdf конспект]<br />
<br />
''Семинар:'' [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2016-fall/seminars/sem01-tools.ipynb конспект], [http://nbviewer.ipython.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%2012.ipynb ещё один конспект], [http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult adult.data], [https://drive.google.com/file/d/0B7TWwiIrcJstdkJyam9rNHpEcDg/view adult task] (источник: [http://wiki.cs.hse.ru/Интеллектуальный_анализ_данных_(программная_инженерия)]), [http://math-info.hse.ru/f/2015-16/all-py/titanic.csv titanic data], [https://www.dropbox.com/s/bx6hrz7pb61l9ab/ML_HSE_Lab1.pdf?dl=0 titanic task]<br />
<br />
''ДЗ №ML1:'' [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/hse_nes_ml/blob/master/hw1.ipynb смотреть] [https://raw.githubusercontent.com/ischurov/hse_nes_ml/master/hw1.ipynb скачать] (правый клик → сохранить как…, затем при необходимости переименовать в файл с расширением ipynb).<br />
<br />
=== Тема 2. Линейная регрессия ===<br />
''Лекция:'' [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2016-fall/lecture-notes/lecture02-linregr.pdf часть 1], [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2016-fall/lecture-notes/lecture03-linregr.pdf часть 2].<br />
<br />
''Семинар:'' [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/hse_nes_ml/blob/master/lesson2_linregr.ipynb конспект].<br />
<br />
''ДЗ'': [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/hse_nes_ml/blob/master/hw2.ipynb смотреть] [https://raw.githubusercontent.com/ischurov/hse_nes_ml/master/hw2.ipynb скачать]<br />
<br />
=== Тема 3. Линейные методы классификации ===<br />
''Лекция:'' [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2016-fall/lecture-notes/lecture04-linclass.pdf часть 1], [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2016-fall/lecture-notes/lecture05-linclass.pdf часть 2], [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2016-fall/lecture-notes/lecture06-linclass.pdf часть 3].<br />
<br />
''Семинар:'' [https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/spambase/ данные], [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2016-fall/seminars/sem04-linclass.ipynb конспект] (в конспекте больше, чем было на паре).<br />
<br />
''ДЗ:'' [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/hse_nes_ml/blob/master/hw3.ipynb смотреть], [https://raw.githubusercontent.com/ischurov/hse_nes_ml/master/hw3.ipynb скачать].<br />
<br />
=== Тема 4. Нейросети ===<br />
<br />
''Лекция:'' [https://www.dropbox.com/s/dfu7ykkj8psourh/slides-NeuralNets.pdf?dl=0, конспект 1] (до 14 слайда), [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2016-fall/lecture-notes/lecture11-dl.pdf конспект 2] (здесь более общие вещи, но тоже стоит ознакомиться)<br />
<br />
''Семинар:'' [http://math-info.hse.ru/f/2016-17/nes-ml/neuro_class.csv данные] [https://github.com/pybrain/pybrain pybrain] [https://github.com/ischurov/hse_nes_ml/blob/master/lesson4_neural.ipynb конспект]<br />
<br />
''ДЗ:'' [http://github.com/ischurov/hse_nes_ml/blob/master/hw4.ipynb смотреть], [https://raw.githubusercontent.com/ischurov/hse_nes_ml/master/hw4.ipynb скачать].<br />
<br />
=== Темы 5-6. Деревья, ансамбли и бустинг ===<br />
<br />
''Лекции:'' [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2016-fall/lecture-notes/lecture07-trees.pdf деревья] [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2016-fall/lecture-notes/lecture08-ensembles.pdf ансамбли] [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2016-fall/lecture-notes/lecture09-ensembles.pdf бустинг].<br />
<br />
''Семинары:'' [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2016-fall/seminars/sem07-trees.ipynb про деревья] [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2016-fall/seminars/sem10-ensembles.ipynb про ансамбли]<br />
<br />
''ДЗ№5:'' [http://github.com/ischurov/hse_nes_ml/blob/master/hw5.ipynb смотреть], [https://raw.githubusercontent.com/ischurov/hse_nes_ml/master/hw5.ipynb скачать].<br />
<br />
''ДЗ№6:'' [http://github.com/ischurov/hse_nes_ml/blob/master/hw6.ipynb смотреть], [https://raw.githubusercontent.com/ischurov/hse_nes_ml/master/hw6.ipynb скачать].<br />
<br />
=== Тема 7: Кластеризация ===<br />
<br />
''Лекция:'' [https://docviewer.yandex.ru/?url=ya-disk-public%3A%2F%2Fno4d%2BehiZ3CpijStRKGM87wEmdhjODFLRsHihQi7tD4%3D&name=Clustering.pdf&c=585e93228ecf конспект 1], [https://www.dropbox.com/s/3t3vvyvlk0eihoo/slides-Clustering.pdf?dl=0, конспект 2]<br />
<br />
''Семинар:'' [http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cluster/plot_cluster_comparison.html сравнение различных методов кластеризации]<br />
<br />
=== Тема 8: PCA ===<br />
<br />
''Лекция: '' [https://docviewer.yandex.ru/?url=ya-disk-public%3A%2F%2FQn3%2BfeSx8dicgJnja9JE7iN7jR4MYBOYIsF58hilYMw%3D&name=12-Principal%20components%20analysis.pdf&c=585e94cc7eb2 конспект 1] [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2016-fall/lecture-notes/lecture12-unsupervised.pdf конспект 2] [https://drive.google.com/file/d/0B7TWwiIrcJstWFFSOUI5aTRBM00/view про связь PCA и SVD]<br />
<br />
=== Тема 9: обработка текстов ===<br />
<br />
* [http://math-info.hse.ru/f/2016-17/nes-ml/responses_filtered.json.bz2 Данные]<br />
* [https://www.youtube.com/watch?v=dvhYc_2pyO0 видео]<br />
* [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2016-fall/seminars/sem06-texts.ipynb конспект семинара]<br />
<br />
== Дополнительные материалы ==<br />
<br />
=== Машинное обучение ===<br />
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Заглавная_страница machinelearning.ru]<br />
* [https://yandexdataschool.ru/edu-process/courses/machine-learning Видеолекции курса «Машинное обучение» Константина Воронцова]<br />
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%28%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B9%2C_%D0%9A.%D0%92.%D0%92%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%BD%D1%86%D0%BE%D0%B2%29 Материалы курса «Машинное обучение» Константина Воронцова]<br />
* [https://github.com/esokolov GitHub Евгения Соколова с множеством отличных конспектов по машинному обучению]<br />
* Одна из классических и наиболее полных книг по машинному обучению. [http://web.stanford.edu/~hastie/local.ftp/Springer/ESLII_print10.pdf Elements of Statistical Learning (Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman)]<br />
<br />
=== Python ===<br />
* [http://python.org Официальный сайт]<br />
* Библиотеки: [http://www.numpy.org/ NumPy], [http://pandas.pydata.org/ Pandas], [http://scikit-learn.org/stable/ SciKit-Learn], [http://matplotlib.org/ Matplotlib].<br />
* Небольшой пример для начинающих: [http://nbviewer.ipython.org/gist/voron13e02/83a86f2e0fc5e7f8424d краткое руководство с примерами по Python 2]<br />
* Питон с нуля: [http://nbviewer.ipython.org/gist/rpmuller/5920182 A Crash Course in Python for Scientists]<br />
* Лекции [https://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures#online-read-only-versions Scientific Python]<br />
* Книга: [http://www.cin.ufpe.br/~embat/Python%20for%20Data%20Analysis.pdf Wes McKinney «Python for Data Analysis»]<br />
* [https://github.com/ipython/ipython/wiki/A-gallery-of-interesting-IPython-Notebooks Коллекция интересных IPython ноутбуков]<br />
* [http://math-info.hse.ru/2015-16/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_Python_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%81%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0_%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85 2015-16:Программирование на языке Python для сбора и анализа данных]: лекции и другие материалы по Python<br />
* [http://pythontutor.ru/ pythontutor.ru]: интерактивный учебник<br />
<br />
<!-- === Установка и настройка Python ===<br />
* [[Анализ данных (Программная инженерия)/Установка и настройка Python#Windows|Windows]]<br />
* [[Анализ данных (Программная инженерия)/Установка и настройка Python#Mac_OS|Mac OS]]<br />
* [[Анализ данных (Программная инженерия)/Установка и настройка Python#Linux | Linux]]<br />
--></div>Alena Manuzinahttp://math-info.hse.ru/2016-17/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D0%B8%D0%B3%D1%80Теория игр2020-02-07T23:13:27Z<p>Alena Manuzina: Новая страница: «'''Дорогие третьекурсники!''' На этой странице будут появляться различные материалы и объ...»</p>
<hr />
<div>'''Дорогие третьекурсники!'''<br />
<br />
На этой странице будут появляться различные материалы и объявления, связанные с курсом '''«Теория игр»''', читаемого для студентов департамента политической науки факультета социальных наук в '''2016/2017''' учебном году. <br />
<br />
* Авторы курса: Д.А. Дагаев, Н.Е. Сахарова, К.И.Сонин, Л.Н.Сысоева, И.А. Хованская<br />
* Читает лекции: Дагаев Дмитрий Александрович<br />
* Ведут семинары: Сахарова Нина Евгеньевна, Сысоева Любовь Николаевна<br />
* Учебные ассистенты: Анна Денисенко, Артемий Корольков, Дмитрий Леонкин<br />
<br />
== Материалы по теме лекций ==<br />
{|class='wikitable'<br />
!лекция<br />
!тема<br />
!материалы<br />
<br />
|-<br />
|1<br />
|Стратегическое поведение.<br />
|Dixit A., Nalebuff B. The Art of Strategy. Chapter 1.<br />
<br />
А.В. Захаров. Теория игр в общественных науках. П. 1.1.1.<br />
<br />
Открытый видеокурс лекций по теории игр профессора Бена Полака (Йельский университет):<br />
<br />
Lecture 1 – Introduction: Five first lessons<br />
http://oyc.yale.edu/economics/econ-159/lecture-1<br />
<br />
Lecture 2 - Putting yourselves into other people's shoes<br />
http://oyc.yale.edu/economics/econ-159/lecture-2<br />
<br />
|-<br />
|2<br />
|Доминирующие и доминируемые стратегии. Равновесие в доминирующих стратегиях. Равновесие, получаемое исключением доминируемых стратегий.<br />
|Dixit A., Nalebuff B. The art of strategy. New York: W.W. Norton & Company, 2008. Chapter 4.<br />
<br />
А.В. Захаров. Теория игр в общественных науках. Пп. 1.1.2.–1.1.3.<br />
<br />
В.И. Данилов. Лекции по теории игр. Препринт РЭШ, 2002. Лекции 7,8.<br />
<br />
Открытый видеокурс лекций по теории игр профессора Бена Полака (Йельский университет):<br />
<br />
Lecture 2 - Putting yourselves into other people's shoes<br />
http://oyc.yale.edu/economics/econ-159/lecture-2<br />
<br />
Lecture 3 - Iterative deletion and the median-voter theorem<br />
http://oyc.yale.edu/economics/econ-159/lecture-3<br />
<br />
|-<br />
|3,4<br />
|Равновесие Нэша.<br />
<br />
|А.В. Захаров. Теория игр в общественных науках. Пп. 1.1.4.–1.1.7.<br />
<br />
Dixit A., Nalebuff B. The art of strategy. New York: W.W. Norton & Company, 2008. Chapters 3,4.<br />
<br />
В.И. Данилов. Лекции по теории игр. Препринт РЭШ, 2002. Лекция 9.<br />
<br />
Открытый видеокурс лекций по теории игр профессора Бена Полака (Йельский университет):<br />
<br />
Lecture 4 - Best responses in soccer and business partnerships<br />
http://oyc.yale.edu/economics/econ-159/lecture-4<br />
<br />
Lecture 5 - Nash equilibrium: bad fashion and bank runs<br />
http://oyc.yale.edu/economics/econ-159/lecture-5<br />
<br />
Lecture 6 - Nash equilibrium: dating and Cournot<br />
http://oyc.yale.edu/economics/econ-159/lecture-6<br />
<br />
|-<br />
|5<br />
|Модель Даунса. Модель Курно.<br />
<br />
|А.В. Захаров. Теория игр в общественных науках. Пп. 1.1.5, 1.3.2.<br />
<br />
Открытый видеокурс лекций по теории игр профессора Бена Полака (Йельский университет):<br />
<br />
Lecture 3 - Iterative deletion and the median-voter theorem<br />
http://oyc.yale.edu/economics/econ-159/lecture-3<br />
<br />
Lecture 6 - Nash equilibrium: dating and Cournot<br />
http://oyc.yale.edu/economics/econ-159/lecture-6<br />
<br />
|-<br />
|6,7<br />
|Игры в развернутой форме. Алгоритм обратной индукции. Равновесие Нэша и равновесие Нэша, совершенное на подыграх. Примеры. <br />
|Dixit A., Nalebuff B. The Art of Strategy. Chapters 2,6,7;<br />
<br />
А.В. Захаров. Теория игр в общественных науках. Пп. 2.1.1.–2.1.3.<br />
<br />
Schelling T., The Strategy of Conflict;<br />
<br />
В.И. Данилов. Лекции по теории игр. Лекция 1.<br />
<br />
Открытый видеокурс лекций по теории игр профессора Бена Полака (Йельский университет): <br />
<br />
Lecture 14 - Backward induction: commitment, spies, and first-mover <br />
advantages<br />
http://oyc.yale.edu/economics/econ-159/lecture-14<br />
<br />
Lecture 15 - Backward induction: chess, strategies, and credible threats<br />
http://oyc.yale.edu/economics/econ-159/lecture-15<br />
<br />
|-<br />
|8,9,10<br />
|Смешанные стратегии. Равновесие Нэша в смешанных стратегиях.<br />
|А.В. Захаров. Теория игр в общественных науках. Пп. 1.2.1. – 1.2.4.<br />
<br />
Шеллинг Т. Стратегия конфликта / Томас Шеллинг; пер. с англ. Т. Даниловой под ред. Ю. Кузнецов, К. Сонина. – М.: ИРИСЭН, 2007. Глава 7. <br />
<br />
Dixit A., Nalebuff B. The art of strategy. New York: W.W. Norton & Company, 2008. Chapter 5.<br />
<br />
Открытый видеокурс лекций по теории игр профессора Бена Полака (Йельский университет): <br />
<br />
Lecture 9 - Mixed strategies in theory and tennis:<br />
http://oyc.yale.edu/economics/econ-159/lecture-9<br />
<br />
Lecture 10 - Mixed strategies in baseball, dating and paying your taxes:<br />
http://oyc.yale.edu/economics/econ-159/lecture-10<br />
<br />
|-<br />
|11,12<br />
|Игры с несовершенной информацией<br />
<br />
|Открытый видеокурс лекций по теории игр профессора Бена Полака (Йельский университет): <br />
<br />
Lecture 18 - Imperfect Information: Information Sets and Sub-Game Perfection<br />
http://oyc.yale.edu/economics/econ-159/lecture-18<br />
<br />
В.И. Данилов. Лекции по теории игр. Стр. 73-78 (части лекций 13 и 14).<br />
<br />
|-<br />
|13,14<br />
|Задача о стабильных мэтчингах<br />
<br />
|-<br />
|15<br />
|Игры с неполной информацией. Байесовы игры<br />
|А.В. Захаров. Теория игр в общественных науках. Пп. 3.1.1. – 3.1.2.<br />
<br />
|-<br />
|16<br />
|Коалиционные игры. Вектор Шепли.<br />
|}<br />
<br />
== Домашние задания ==<br />
{|class='wikitable'<br />
!дедлайн<br />
!файл<br />
|-<br />
|13.09<br />
|[http://math-info.hse.ru/f/2016-17/Games/hw1.pdf Домашнее задание 1] <br />
|-<br />
|20.09<br />
|[http://math-info.hse.ru/f/2016-17/Games/hw2.pdf Домашнее задание 2] <br />
|-<br />
|27.09<br />
|[http://math-info.hse.ru/f/2016-17/Games/hw3.pdf Домашнее задание 3] <br />
|-<br />
|4.10<br />
|[http://math-info.hse.ru/f/2016-17/Games/hw4.pdf Домашнее задание 4] <br />
|-<br />
|11.10<br />
|[http://math-info.hse.ru/f/2016-17/Games/hw5.pdf Домашнее задание 5] <br />
|-<br />
|18.10<br />
|[http://math-info.hse.ru/f/2016-17/Games/hw6.pdf Домашнее задание 6] <br />
|-<br />
|15.11<br />
|[http://math-info.hse.ru/f/2016-17/Games/Downs.pdf Обязательное домашнее задание] <br />
|-<br />
|1.11<br />
|[http://math-info.hse.ru/f/2016-17/Games/hw7.pdf Домашнее задание 7] <br />
|-<br />
|15.11<br />
|[http://math-info.hse.ru/f/2016-17/Games/hw8.pdf Домашнее задание 8] <br />
|-<br />
|22.11<br />
|[http://math-info.hse.ru/f/2016-17/Games/hw9.pdf Домашнее задание 9] <br />
|-<br />
|29.11<br />
|[http://math-info.hse.ru/f/2016-17/Games/hw10.pdf Домашнее задание 10] <br />
|-<br />
|6.12<br />
|[http://math-info.hse.ru/f/2016-17/Games/hw11.pdf Домашнее задание 11] <br />
|-<br />
|13.12<br />
|[http://math-info.hse.ru/f/2016-17/Games/hw12.pdf Домашнее задание 12] <br />
|}</div>Alena Manuzinahttp://math-info.hse.ru/2016-17/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9_%D0%B8_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0Теория вероятностей и математическая статистика2020-02-07T23:13:03Z<p>Alena Manuzina: Новая страница: «'''Дорогие студенты!''' На этой странице будут появляться различные материалы и объявлени...»</p>
<hr />
<div>'''Дорогие студенты!'''<br />
<br />
На этой странице будут появляться различные материалы и объявления, связанные с курсом '''«Теория вероятностей и математическая статистика»''', читаемого для студентов 2-го курса школы лингвистики в '''2016/2017''' учебном году. <br />
<br />
* Авторы курса: И.В. Щуров, Д.А. Филимонов.<br />
* Лекции читает: Филимонов Дмитрий Андреевич.<br />
* Семинары ведет: Филимонов Дмитрий Андреевич.<br />
<br />
=== Таблицы распределений ===<br />
Таблицы распределений: [http://math-info.hse.ru/f/2015-16/ling-prob2/Norm_chi%5E2_Student_numbers.xlsx нормальное, хи-квадрат и Стьюдент]. [http://math-info.hse.ru/f/2015-16/ling-prob2/Norm_chi%5E2_Student.xlsx Исходники] (открываются не всеми версиями всех программ, созданы в Libre Office 4.3.2.2)<br />
<br />
== Материалы ==<br />
=== Лекции и семинары ===<br />
{|class='wikitable'<br />
!дата лекции<br />
!тема лекции<br />
!дата семинара<br />
!задачи к семинару<br />
|-<br />
|13.01<br />
|Основные понятия теории вероятностей, формула полной вероятности.<br />
|13.01<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-prob/seminar1.pdf Задачи на основные понятия классической теории вероятностей]<br />
|-<br />
|20.01<br />
|Формула Байеса. Случайная величина. Дискретные случайные величины. Арифметические операции. <br />
|20.01<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-prob/seminar2.pdf Задачи на формулу полной вероятности и формулу Байеса]<br />
|-<br />
|27.01<br />
|Математическое ожидание и дисперсия.<br />
|27.01<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-prob/seminar3.pdf Дискретная случайная величина]<br />
|-<br />
|03.02<br />
|Зоопарк дискретных распределений.<br />
|03.02<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-prob/seminar4.pdf Задачи на различные дискретные случайные величины.]<br />
|-<br />
|10.02<br />
|Системы дискретных случайных величин.<br />
|10.02<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-prob/seminar5.pdf Задачи на системы дискретных случайных величин.]<br />
|-<br />
|17.02<br />
|Непрерывная случайная величина. Функция распределения.<br />
|17.02<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-prob/seminar6.pdf Непрерывная случайная величина.]<br />
|-<br />
|03.03<br />
|Распределения показательное, Нормальное и Парето. Действия со случайными величинами. Математическое ожидание и дисперсия.<br />
|03.03<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-prob/seminar7.pdf Непрерывная случайная величина. Математическое ожидание и дисперсия.]<br />
|-<br />
|10.03<br />
|''Контрольная'' <br />
|10.03<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-prob/seminar8.pdf Теорема Муавра Лапласа и действия с непрерывными случайными величинами.]<br />
|-<br />
|17.03<br />
|Центральная предельная теорема и теорема Муавра-Лапласа. Математическая статистика: выборка, ее характеристики. <br />
|17.03<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-prob/seminar9.pdf Выборки. Квантили и среднее.]<br />
|-<br />
|24.03<br />
|Точечные оценки и их свойства. <br />
|24.03<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-prob/seminar10.pdf Точечные оценки.]<br />
|-<br />
|07.04<br />
|Интервальные оценки. Распределение Стьюдента.<br />
|07.04<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-prob/seminar11.pdf Интервальные оценки.]<br />
|-<br />
|14.04<br />
|Статистические критерии. Z-тест и тест Стьюдента.<br />
|14.04<br />
|Продолжали работать с предыдущим листочком.<br />
|-<br />
|21.04<br />
|Критерии хи-квадрат. <br />
|21.04<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-prob/seminar12.pdf Z-критерий и критерий Стьюдента.]<br />
|-<br />
|28.04<br />
|Дайджест курса и консультация <br />
|28.04<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-prob/seminar13.pdf Критерии хи-квадрат.]<br />
|-<br />
|19.05<br />
|Экзамен <br />
|??.05<br />
|Показ работ<br />
|}<br />
<br />
== Литература ==<br />
С базовой теорией вероятностей можно знакомиться по учебнику [1]. На более глубоком уровне существует много учебников по вероятности и статистике. Например, можно читать [2]. Из учебников, доступных в электронном виде, отметим очень неплохую книгу [3] (на английском), см. главу 2.<br />
<br />
# Тюрин Ю. Н., Макаров А. А., Симонова Г. И. [http://biblio.mccme.ru/node/2179 Теория вероятностей. Учебник для экономических и гуманитарных специальностей.] М.: МЦНМО, 2009.<br />
# Кремер. Н. Ш. [http://www.unity-dana.ru/index.php?page=shop.product_details&flypage=shop.flypage&product_id=924&category_id=23&manufacturer_id=0&option=com_virtuemart&Itemid=26 Теория вероятностей и математическая статистика.] М.: Юнити-Дана, 2010.<br />
# David M Diez, Christopher D Barr, Mine Cetinkaya-Rundel. [http://www.openintro.org/stat/textbook.php OpenIntro Statistics] Second Edition.<br />
# David H. Freedman, Robert Pisani, Roger Purves. Statistics.</div>Alena Manuzinahttp://math-info.hse.ru/2016-17/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B0-%D0%B6%D1%83%D1%80%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B8Программирование для дата-журналистики2020-02-07T23:12:25Z<p>Alena Manuzina: </p>
<hr />
<div>Это страничка курсов «Введение в программирование» и «Программирование» на магистерской программе «Журналистика данных».<br />
<br />
Автор курса: Щуров И.В.<br />
<br />
__TOC__<br />
<br />
== Софт ==<br />
Мы используем Python 3 и оболочку Jupyter (ранее известный как IPython Notebook). Чтобы их установить, проще всего скачать пакет [http://continuum.io/downloads Anaconda]. Обратите внимание: вам нужна версия с Python 3.x.<br />
<br />
После установки Anaconda у вас появится:<br />
<br />
* Под Windows: в меню «Пуск» пункт «Anaconda», в нём подпункт «IPython Notebook».<br />
* Под Mac OS X: приложение Anaconda Launcher, в нём пункт ipython-notebook.<br />
<br />
После запуска IPython Notebook у вас откроется окно браузера (и лучше пусть это будет не Internet Explorer, под ним IPython Notebook работает с некоторым скриптом, а иногда не работает) со списком файлов. В нём надо выбрать ''New → Python 3''. Откроется новая вкладка браузера, в ней будет запущен пустой notebook, состоящий из отдельных ячеек (cells). В ячейку с кодом можно вписать код и нажать Shift+Enter — он выполнится и вам покажут тут же результат.<br />
<br />
== Материалы ==<br />
=== Основы программирования ===<br />
{|class='wikitable'<br />
! неделя !! тема !! конспект !! доп. материалы || видео !! задачи<br />
|-<br />
| 1 <br />
| Первое знакомство .<br />
| [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%201.ipynb ipynb]<br />
| {{PT}}: [http://pythontutor.ru/lessons/inout_and_arithmetic_operations/ арифметические операции], [http://pythontutor.ru/lessons/int_and_float/ целые и вещественные числа]<br />
| [http://www.youtube.com/watch?v=5Y5tKPKhurA видео]<br />
| [http://python.math-hse.info:8080/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/dj2016/ps01/ps01.ipynb ipynb] дедлайн 2016-09-17 23:00:00.<br />
|-<br />
| 2<br />
| Списки и цикл <code>for</code>.<br />
| [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%202.ipynb ipynb]<br />
| {{PT}}: [http://pythontutor.ru/lessons/for_loop/ цикл for], [http://pythontutor.ru/lessons/lists/ списки]<br />
| [https://www.youtube.com/watch?v=kBu3g-ITjY4 видео] <br />
|-<br />
| 3<br />
| Конструкция <code>if</code> и проверка условий.<br />
| [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%203.ipynb#%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BA%D0%B0-%D1%83%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D0%B9 ipynb]<br />
| {{PT}}: [http://pythontutor.ru/lessons/lists/#section_2 split и join], [http://pythontutor.ru/lessons/ifelse/ if], [http://pythontutor.ru/lessons/while/ while]<br />
| [http://www.youtube.com/watch?v=uzgaCV8KZA0 видео] <br />
| [http://python.math-hse.info:8080/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/dj2016/ps02/ps02.ipynb ДЗ№2]<br />
|-<br />
| 4<br />
| Функции.<br />
| [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%204.ipynb ipynb]<br />
| {{PT}}: [http://pythontutor.ru/lessons/functions/ функции]<br />
| [http://www.youtube.com/watch?v=NYrYSFyCg4w видео] <br />
|-<br />
| 5<br />
| Словари.<br />
| [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%205.ipynb ipynb]<br />
| {{PT}}: [http://pythontutor.ru/lessons/dicts/ словари]<br />
| [http://www.youtube.com/watch?v=z8bu_b5BboI видео] <br />
| [http://python.math-hse.info:8080/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/dj2016/ps03/ps03.ipynb ДЗ№3]<br />
|-<br />
| 6<br />
| Продвинутые списки. Немного про строки<br />
| [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%202.ipynb#%D0%9F%D1%80%D0%B8%D1%81%D0%B2%D0%BE%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%B8-%D0%BA%D0%BE%D0%BF%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D1%81%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B2 коварство списков] [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%203.ipynb#%D0%92%D0%B2%D0%BE%D0%B4-%D0%B2%D1%8B%D0%B2%D0%BE%D0%B4-%D1%81%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B2 split и join] [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%207.ipynb#%D0%95%D1%89%D1%91-%D0%BD%D0%B5%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE-%D0%BF%D1%80%D0%BE-%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BA%D0%B8 ещё немного про строки]<br />
| {{PT}}: [http://pythontutor.ru/lessons/2d_arrays/ вложенные списки], [http://pythontutor.ru/lessons/lists/#section_2 split и join]<br />
|<br />
| <br />
|-<br />
| 7<br />
| Списковые включения. Сортировка.<br />
| [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%205.ipynb#%D0%A1%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5-%D0%B2%D0%BA%D0%BB%D1%8E%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F-(list-comprehensions) списковые включения] [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%206.ipynb#%D0%A1%D0%BE%D1%80%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BA%D0%B0 сортировка]<br />
| [http://pythontutor.ru/lessons/lists/#section_3 Cписковые включения]<ref>{{PT}} использует термин «генераторы списков» вместо «списковые включения»</ref>, [https://docs.python.org/3/howto/sorting.html О сортировке] (англ.)<br />
|<br />
| [http://python.math-hse.info:8080/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/dj2016/ps04/ps04.ipynb?flush_cache=true ДЗ№4]<br />
|}<br />
<br />
=== Продвинутые возможности Python ===<br />
{|class='wikitable'<br />
! неделя !! тема !! конспект !! доп. материалы !! задачи<br />
|-<br />
| 1<br />
|| Форматирование строк и работа с файлами.<br />
| <br />
* [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/dj-prog/blob/master/Lesson%201.ipynb План]<br />
* [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%207.ipynb#Файловый-ввод-вывод Файловый ввод-вывод] <br />
* [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%206.ipynb#Форматирование-строк Форматирование строк]<br />
| <br />
* [https://pyformat.info Шпаргалка] по форматированию строк<br />
* [https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html Input and Output]: подробно в официальной документации, на английском<br />
| [http://python.math-hse.info:8080/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/dj2016/ps05/ps05.ipynb ДЗ№5]<br />
|-<br />
| 2<br />
| Всякая всячина<br />
| [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/dj-prog/blob/master/Lesson%202.ipynb Чтение CSV-файлов «вручную» и использование функций для структурирования кода]<br />
| [https://github.com/ischurov/dj-prog/tree/master/elections_usa_2016 Данные] для задачи №1.<br />
|<br />
|-<br />
| 3<br />
| Исключения и классы<br />
| [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/dj-prog/blob/master/Lesson%203.ipynb конспект]<br />
| [https://docs.python.org/3/tutorial/errors.html Errors and Exceptions] [https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html Classes]<br />
| [http://python.math-hse.info:8080/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/dj2016/ps06/ps06.ipynb ДЗ№6]<br />
|-<br />
| 4<br />
| Извлечение данных из веб-страниц<br />
| [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%208.ipynb конспект]<br />
| Оригинальная документация (англ.): [http://docs.python-requests.org/en/latest/ requests] [http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/ BeautifulSoup], [http://www.youtube.com/watch?v=3nPksaHTMGI видео]<br />
|rowspan=3| [http://python.math-hse.info/static/assignments_release/dj2016/ps07/ps07.ipynb ДЗ№7]<br />
|-<br />
| 5<br />
| Работа с открытыми API с помощью XML<br />
| [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%209.ipynb конспект]<br />
| Документация по API MediaWiki (движка Википедии): [https://www.mediawiki.org/wiki/API:Main_page основная на английском], [https://www.mediawiki.org/wiki/API:Main_page/ru на русском], [https://en.wikipedia.org/w/api.php автогенерированная на английском], [https://ru.wikipedia.org/w/api.php на русском], [http://www.youtube.com/watch?v=5aelkl2HAow видео].<br />
|-<br />
| 6<br />
| JSON и API. Управление браузером в RoboBrowser и Selenium<br />
| [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%2010.ipynb конспект]<br />
| [http://robobrowser.readthedocs.org/en/latest/ RoboBrowser], [http://selenium-python.readthedocs.org/ неофициальная документация] по Python-Selenium (её проще читать, чем официальную), [http://www.youtube.com/watch?v=tC618tbA5Yk видео]<br />
|}<br />
=== Как использовать ===<br />
Мы выкладываем материалы курса в виде ipynb-файлов. По ссылкам выше вы можете просмотреть эти файлы. Если вы хотите открыть этот файл у себя, то вам необходимо скачать его (нажав на иконку в правом верхнем углу страницы с лекцией) и положить в каталог, из которого Jupyter открывает ноутбуки: например, воспользовавшись кнопкой ''Upload'' в самом Jupyter (на экране со списком файлов). Также этот каталог можно найти по строчке <code>Serving notebooks from local directory: /home/user/IPython</code>, появляющейся в чёрненьком окошке при запуске Jupyter; здесь <code>/home/user/IPython</code> — искомый путь.<br />
<br />
=== Основы веб-разработки ===<br />
* [https://ischurov.github.io/pythonvjs/ Python.v.JS]: сравнение Python и JavaScript.<br />
* [http://python.math-hse.info:8080/github/ischurov/dj-prog/blob/master/javascript.ipynb Сырой конспект первого занятия]<br />
* [http://learn.javascript.ru learn.javascript.ru]: хороший электронный учебник.<br />
* [https://github.com/getify/You-Dont-Know-JS You Don't Know JavaScript]: серия книг для тех, кто хочет разобраться, как оно действительно там всё устроено.<br />
* [http://output.jsbin.com/kiyija cows_n_bulls]: игра, которую мы написали на занятии 18 января.<br />
** [http://math-info.hse.ru/2016-17/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B0-%D0%B6%D1%83%D1%80%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B8/%D0%94%D0%97%E2%84%969 ДЗ№9]<br />
* [https://github.com/ischurov/data-mos-ru-api-flask data-mos-ru-api-flask]: сайт на базе [http://flask.pocoo.org Flask], использующий API [http://data.mos.ru data.mos.ru], который мы написали на занятии 25 января.<br />
* [http://math-info.hse.ru/2016-17/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B0-%D0%B6%D1%83%D1%80%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B8/dj-projects.wikisociety.info dj-projects.wikisociety.info]<br />
** [http://math-info.hse.ru/2016-17/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B0-%D0%B6%D1%83%D1%80%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B8/%D0%94%D0%97%E2%84%9610 ДЗ№10]<br />
* [https://github.com/ischurov/dj-prog/blob/master/gdp_urban_lowinc.csv gdp_urban_lowinc]<br />
* [https://bl.ocks.org/mbostock/b2fee5dae98555cf78c9e4c5074b87c3 histogram in d3]<br />
<br />
== Итоговые проекты ==<br />
* [http://math-info.hse.ru/2016-17/%D0%98%D1%82%D0%BE%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%8B/%D0%9F%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D0%BB%D0%B0 Итоговые проекты/Правила]<br />
* [http://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/dj-prog/blob/master/DJ_Exam/DJ_Exam.ipynb Экзамен]<br />
<br />
== См. также ==<br />
* [http://math-info.hse.ru/2015-16/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_Python_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%81%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0_%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85 2015-16:Программирование на языке Python для сбора и анализа данных]<br />
== Примечания ==<br />
<references/></div>Alena Manuzinahttp://math-info.hse.ru/2016-17/%D0%9E%D1%82%D0%BA%D1%80%D1%8B%D1%82%D1%8B%D0%B5_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5Открытые данные2020-02-07T23:11:45Z<p>Alena Manuzina: </p>
<hr />
<div>Официальное название курса: «Статистика».<br />
<br />
Курс ведёт Илья Щуров.<br />
<br />
==Инструменты==<br />
===Python===<br />
Мы используем Python версии 3 и оболочку Jupyter (ранее известную как IPython Notebook). Чтобы их установить, проще всего скачать пакет [http://continuum.io/downloads Anaconda]. Обратите внимание: вам нужна версия с Python 3.x.<br />
<br />
После установки Anaconda у вас появится:<br />
<br />
* Под Windows: в меню «Пуск» пункт «Anaconda», в нём подпункт «IPython Notebook».<br />
<br />
* Под Mac OS X: приложение Anaconda Launcher, в нём пункт ipython-notebook.<br />
<br />
После запуска IPython Notebook у вас откроется окно браузера (и лучше пусть это будет не Internet Explorer, под ним IPython Notebook работает с некоторым скриптом, а иногда не работает) со списком файлов. В нём надо выбрать New → Python 3. Откроется новая вкладка браузера, в ней будет запущен пустой notebook, состоящий из отдельных ячеек (cells). В ячейку с кодом можно вписать код и нажать Shift+Enter — он выполнится и вам покажут тут же результат.<br />
<br />
Для установки дополнительных пакетов вам необходимо открыть консоль (это может быть Anaconda Prompt под Windows или стандартный «Терминал» под Mac OS или Linux) и набрать команду <code>conda install <название пакета></code> или <code>pip install <название пакета></code> (например, <code>conda install seaborn</code>).<br />
<br />
Вы можете также запустить Jupyter онлайн [http://try.jupyter.org здесь], но данные там не сохранятся и возможности будут ограничены.<br />
<br />
===Работа с ipynb-файлами===<br />
Мы выкладываем материалы курса в виде ipynb-файлов. По ссылкам ниже вы можете просмотреть эти файлы. Если вы хотите открыть этот файл у себя, то вам необходимо скачать его (нажав на иконку в правом верхнем углу страницы с лекцией) и положить в каталог, из которого Jupyter открывает ноутбуки: например, воспользовавшись кнопкой Upload в самом Jupyter (на экране со списком файлов). Также этот каталог можно найти по строчке <code>Serving notebooks from local directory: /home/user/IPython</code>, появляющейся в чёрненьком окошке при запуске Jupyter; здесь <code>/home/user/IPython</code> — искомый путь.<br />
<br />
==Материалы==<br />
===Занятие 1: Первое знакомство. Списки===<br />
* Первое знакомство: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%201.ipynb конспект], [http://www.youtube.com/watch?v=5Y5tKPKhurA видео].<br />
** <br />
** Дополнение: PT [http://pythontutor.ru/lessons/inout_and_arithmetic_operations/ арифметические операции], [http://pythontutor.ru/lessons/int_and_float/ целые и вещественные числа].<br />
<br />
* Списки: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%202.ipynb конспект], [https://www.youtube.com/watch?v=kBu3g-ITjY4 видео].<br />
** <br />
** Дополнение: PT [http://pythontutor.ru/lessons/lists/ списки].<br />
<br />
===Занятие 2: Цикл <code>for</code>===<br />
* Цикл <code>for</code>: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%202.ipynb#Цикл-for конспект], [https://www.youtube.com/watch?v=kBu3g-ITjY4&feature=youtu.be&t=54m48s видео]<br />
** <br />
** Дополнение: PT [http://pythontutor.ru/lessons/for_loop/ цикл for]<br />
<br />
* Алгоритмы с циклами: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%203.ipynb#Алгоритмы-с-циклами конспект], [https://www.youtube.com/watch?v=uzgaCV8KZA0&feature=youtu.be&t=15m32s видео]<br />
<br />
===Занятие 3: Ввод-вывод списков, проверка условий, цикл <code>while</code>===<br />
* Ввод-вывод списков, проверка условий, цикл <code>while</code>: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%203.ipynb конспект], [http://www.youtube.com/watch?v=uzgaCV8KZA0 видео]<br />
** <br />
** Дополнение: PT [http://pythontutor.ru/lessons/lists/#section_2 split и join], [http://pythontutor.ru/lessons/ifelse/ if], [http://pythontutor.ru/lessons/while/ while]<br />
<br />
===Занятие 4: Коварство списков. Функции. Списковые включения===<br />
* Коварство списков: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%202.ipynb#Присвоение-и-копирование-списков конспект] [https://www.youtube.com/watch?v=kBu3g-ITjY4&feature=youtu.be&t=38m19s видео]<br />
<br />
* Функции: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%204.ipynb конспект] [https://www.youtube.com/watch?v=NYrYSFyCg4w видео].<br />
** <br />
** Дополнение: PT [http://pythontutor.ru/lessons/functions/ функции].<br />
<br />
* Списковые включения (list comprehensions): [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%205.ipynb#Списковые-включения-(list-comprehensions) конспект] [https://www.youtube.com/watch?v=z8bu_b5BboI&feature=youtu.be&t=24m59s видео]<br />
** <br />
** Дополнение: PT [http://pythontutor.ru/lessons/lists/#section_3 списковые включения][1]]<br />
<br />
===Занятие 5: Сортировка и словари===<br />
* Сортировка: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%206.ipynb#Сортировка конспект], [https://www.youtube.com/watch?v=1w0NG-pfcsg&feature=youtu.be&t=9m17s видео]<br />
** <br />
** Дополнение: [https://docs.python.org/3/howto/sorting.html Sorting howto] (англ.)<br />
<br />
* Словари: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%205.ipynb конспект], [http://www.youtube.com/watch?v=z8bu_b5BboI видео]<br />
** <br />
** Дополнение: PT [http://pythontutor.ru/lessons/dicts/ словари]<br />
<br />
===Занятия 6-7: JSON и API===<br />
* JSON и API: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/nesopendata2017/blob/master/API-JSON.ipynb конспекты] [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%2010.ipynb ещё один пример].<br />
<br />
===Занятия 8-9: Парсинг веб-сайтов и XML===<br />
* Извлечение данных из веб-страниц с помощью BeautifulSoup и requests: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%208.ipynb конспект], [http://www.youtube.com/watch?v=3nPksaHTMGI видео]<br />
** <br />
** Оригинальная документация (англ.): [http://docs.python-requests.org/en/latest/ requests] [http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/ BeautifulSoup].<br />
<br />
* Управление браузером в RoboBrowser и Selenium: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%2010.ipynb#Эмуляция-действий-с-браузером конспект], [https://www.youtube.com/watch?v=tC618tbA5Yk&feature=youtu.be&t=11m10s видео]<br />
** <br />
** Оригинальная документация (англ.): [http://robobrowser.readthedocs.org/en/latest/ RoboBrowser], [http://selenium-python.readthedocs.org/ неофициальная документация] по Python-Selenium (её проще читать, чем официальную).<br />
<br />
* Работа с открытыми API с помощью XML: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%209.ipynb конспект], [http://www.youtube.com/watch?v=5aelkl2HAow видео].<br />
<br />
===Занятие 10: numpy и картинки===<br />
* [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%2011.ipynb конспект], [http://www.youtube.com/watch?v=A84rlgoVnMY видео]<br />
<br />
* [https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html numpy quickstart], [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html pyplot tutorial], [http://matplotlib.org/gallery.html matplotlib gallery]<br />
<br />
===Занятие 11-12: pandas, seaborn и немножко математики===<br />
* pandas и датафреймы: [http://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/nesopendata2017/blob/master/Lesson11_raw.ipynb сырой конспект занятия], [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%2012.ipynb подробный конспект похожего занятия], [http://www.youtube.com/watch?v=ENKfnIEXyKw видео]<br />
<br />
* [http://math-info.hse.ru/a/2014-15/nes-stat/lectures/lecture14.html О регрессиях и символьной математике]<br />
<br />
* Дополнительные материалы:<br />
** <br />
** Официальная документация <code>pandas</code>: [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html 10-минутное введение] (обзор возможностей), [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/tutorials.html#pandas-cookbook pandas cookbook], [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html индексация и выбор данных] (подробно), [http://seaborn.pydata.org seaborn].<br />
** <br />
** [http://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/odebook/blob/master/mathandpython.ipynb О математике в Python]: обзор возможностей и примеры.<br />
<br />
* Для установки пакета <code>seaborn</code> нужно в командной строке (<code>cmd.exe</code> под Windows, <code>Terminal</code> под Mac OS) набрать <code>pip install seaborn</code>, либо исползовать функцию установки пакетов в Anaconda Navigator.<br />
<br />
===Занятие 13: pandas, мультииндексы и немного о погоде===<br />
* [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%2013.ipynb конспект]<br />
<br />
* Официальная документация <code>pandas</code>: [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/advanced.html Мультииндексы]<br />
<br />
===Занятие 14: источники данных в pandas===<br />
* [http://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/nesopendata2017/blob/master/Lesson14_raw.ipynb сырой конспект занятия], [http://math-info.hse.ru/a/2014-15/nes-stat/lectures/lecture14.html#Немного-о-работе-с-временными-рядами подробный конспект похожего занятия] (нужно заменить <code>pandas.io</code> на <code>pandas_datareader</code>, предварительно установив пакет <code>pandas_datareader</code>).<br />
<br />
===Занятие 15: регулярные выражения===<br />
* [https://habrahabr.ru/post/115825/ manual по регулярным выражениям в Python], [http://regex101.com онлайновый отладчик регулярных выражений]<br />
<br />
==Домашние задания==<br />
* [http://nbviewer.math-hse.info/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-stat-2017/ps01/ps01.ipynb ДЗ№1].<br />
<br />
* [http://nbviewer.math-hse.info/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-stat-2017/ps02/ps02.ipynb ДЗ№2].<br />
<br />
* [http://nbviewer.math-hse.info/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-stat-2017/ps03/ps03.ipynb ДЗ№3].<br />
<br />
* [http://nbviewer.math-hse.info/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-stat-2017/ps04/ps04.ipynb ДЗ№4].<br />
<br />
* [http://nbviewer.math-hse.info/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-stat-2017/ps05/ps05.ipynb ДЗ№5].<br />
<br />
==Данные==<br />
* [http://math-info.hse.ru/f/2014-15/nes-stat/climate.html Погода в Москве] ([http://cliware.meteo.ru/inter/data.html источник])<br />
<br />
==Дополнительные материалы==<br />
* [http://pythontutor.ru Pythontutor.ru]: хороший базовый учебник по Python, с интерактивными примерами и задачами. Там же есть [http://pythontutor.ru/visualizer/ визуализатор], позволяющий запускать произвольный код «построчно» и смотреть, что происходит. Очень полезный инструмент для отладки. См. также [http://pythontutor.com/ оригинальную версию] визуализатора (разработчик Philip Guo).<br />
<br />
* [http://codingbat.com/python CodingBat]: разные упражнения с автоматической проверкой.<br />
<br />
* 2015-16:Программирование на языке Python для сбора и анализа данных]: расширенная версия этого курса.<br />
<br />
* [https://docs.python.org/3/ Официальная документация] по Python 3.<br />
<br />
* [http://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/odebook/blob/master/mathandpython.ipynb Кратчайшее введение в Python для математики] — шпаргалка по Python с математическим уклоном.<br />
<br />
* [https://www.youtube.com/watch?v=fhZXqTGsunw&feature=youtu.be&t=6h38m14s Серия докладов] про скраппинг данных (как скачать все сайты и не быть заблокированным по IP).<br />
<br />
==Сноски==<br />
* ↑ PT использует термин «генераторы списков» вместо «списковые включения»</div>Alena Manuzinahttp://math-info.hse.ru/2016-17/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B8_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0Математический анализ и линейная алгебра2020-02-07T23:11:18Z<p>Alena Manuzina: Новая страница: «'''Дорогие студенты!''' На этой странице будут появляться различные материалы и объявлени...»</p>
<hr />
<div>'''Дорогие студенты!'''<br />
<br />
На этой странице будут появляться различные материалы и объявления, связанные с курсом '''«Математический анализ и линейная алгебра»''', читаемого для студентов 2-го курса школы лингвистики в '''2016/2017''' учебном году. <br />
<br />
* Авторы курса: Ю. Г. Кудряшов, И. В. Щуров, А. М. Изосимов, Д. А. Филимонов, Р. Я. Будылин.<br />
* Лекции читает: Филимонов Дмитрий Андреевич.<br />
* Семинары ведет: Филимонов Дмитрий Андреевич.<br />
<br />
== Учебные материалы ==<br />
{|class='wikitable'<br />
!дата лекции<br />
!тема лекции<br />
!дата семинара<br />
!задачи к семинару<br />
|-<br />
|02.09<br />
|Преобразования графиков<br />
|<br />
|<br />
|-<br />
|02.09<br />
|Модуль. Обратная функция. Зоопарк функций. Экспонента и логарифм.<br />
|02.09<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-la/1-graph-transformation.pdf Преобразования графиков.]<br />
|-<br />
|09.09<br />
|Предел последовательности. Арифметические действия с пределами.<br />
|09.09<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-la/2-invfunc-log.pdf Обратная функция. Экспонента. Логарифм.]<br />
|-<br />
|16.09<br />
|Предел функции.<br />
|16.09<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-la/3-limits-sequences.pdf Предел последовательности.]<br />
|-<br />
|23.09<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-la/o_O.pdf О-символика.]<br />
|23.09<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-la/4-limits-functions.pdf Предел функции.]<br />
|-<br />
|30.09<br />
|Производная.<br />
|30.09<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-la/5-O_o-seminar.pdf О-символика.]<br />
|-<br />
|07.10<br />
|Ряд Тейлора. Геометрический смысл производной. Правило Лопиталя.<br />
|07.10<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-la/6-derivative.pdf Производная.]<br />
|-<br />
|14.10<br />
|Неопределенный интеграл. Замена переменной.<br />
|14.10<br />
|[http://math-hse.info/a/2015-16/ling-la/7-lopital-taylor.pdf Правило Лопиталя. Ряд Тейлора.]<br />
|-<br />
|11.11<br />
|'''Контрольная.'''<br />
|11.11<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-la/8-integral-1.pdf Неопределенный интеграл.]<br />
|-<br />
|18.11<br />
|Интегрирование по частям. Определенный интеграл.<br />
|18.11<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-la/9-integral-2.pdf Методы интегрирования и определенный интеграл.]<br />
|-<br />
|<br />
|<br />
|19.11<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-la/10-quantitative_ling.pdf Некоторые задачи квантитативной лингвистики.]<br />
|-<br />
|25.11<br />
|Матрицы, операции с ними, определитель. Метод Крамера.<br />
|25.11<br />
|Продолжение работы с предыдущими листками<br />
|-<br />
|02.12<br />
|Обратная матрица, метод Гаусса.<br />
|02.12<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-la/11-matrix.pdf Матрицы и операции с ними.]<br />
|-<br />
|09.12<br />
|Операторы, собственные значения, собственные вектора.<br />
|09.12<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-la/12-inv_matrix.pdf Обратная матрица, метод Гаусса.]<br />
|-<br />
|16.12<br />
|Повторение всех тем курса. Консультация. <br />
|16.12<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ling-la/13-operators.pdf Операторы, собственные значения, собственные вектора.]<br />
|-<br />
|22.12<br />
|'''Экзамен.'''<br />
|22.12<br />
|'''Показ работ.'''<br />
|}</div>Alena Manuzinahttp://math-info.hse.ru/2016-17/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B2%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B8Математические основы компьютерной лингвистики2020-02-07T23:10:52Z<p>Alena Manuzina: Новая страница: «На этой странице будут появляться различные материалы и объявления, связанные с курсом '...»</p>
<hr />
<div>На этой странице будут появляться различные материалы и объявления, связанные с курсом '''«Математические основы компьютерной лингвистики»''', читаемого для студентов 1-го курса магистратуры отделения лингвистики в '''2016/2017''' учебном году.<br />
<br />
* Авторы курса: Ю.Г. Кудряшов, И.В.Щуров, Д.А Филимонов, Н.Е. Сахарова.<br />
<br />
* Лекции читает: Сахарова Нина Евгеньевна.<br />
<br />
* Семинары ведет: Н.Е. Сахарова (saharnina@gmail.com)<br />
<br />
* Учебный ассистент: Константин Бутич (kbutich@nes.ru)<br />
<br />
<br />
= Материалы =<br />
<br />
<br />
== Начала теории вероятностей ==<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9VmxlWmRobUFtdlU/view?usp=sharing Семинар - 1. Характеристики дискретных случайных величин] (16 ноября)<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9OGNJdDJHRnpwYmc/view?usp=sharing Семинар - 2. Непрерывные случайные величины и их друзья-распределения ] (23 ноября)<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9OGNJdDJHRnpwYmc/view?usp=sharing Семинар - 3. Снова непрерывные случайные величины ] (29 ноября)<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9dHdsVXdLM2g5dHM/view?usp=sharing Семинар - 4. Муавр, Лаплас и Центральная предельная теорема ] (7 декабря)<br />
<br />
<br />
'''Рекомендуемая литература:''' <br />
<br />
# Тюрин Ю. Н., Макаров А. А., Симонова Г. И. [http://biblio.mccme.ru/node/2179 Теория вероятностей. Учебник для экономических и гуманитарных специальностей.] М.: МЦНМО, 2009.<br />
# Кремер. Н. Ш. [http://www.unity-dana.ru/index.php?page=shop.product_details&flypage=shop.flypage&product_id=924&category_id=23&manufacturer_id=0&option=com_virtuemart&Itemid=26 Теория вероятностей и математическая статистика.] М.: Юнити-Дана, 2010.<br />
<br />
== Линейная алгебра ==<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9NHlvV0dLcGxBaUU/view?usp=sharing Семинар - 1. Линейные пространства, базисы, размерность. ] (30 января)<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9UmFRZFYtM3JZUjg/view?usp=sharing Семинар - 2. Вычисления с матрицами и метод Гаусса.] (13 февраля)<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9TGdSeDR0bW5zZnc/view?usp=sharing Семинар - 4. Переход к новому базису. Определители.] (13 марта)<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9bEhtMUpyT2JOalE/view?usp=sharing Семинар - 5. Линейные операторы и диагонализация.] (3 апреля)<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9Snp1UnAtcG1pRHc/view?usp=sharing Семинар - 6. Линейные операторы и диагонализация.] (17 апреля)<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9c0JHX2Q5RmduN0U/view?usp=sharing Семинар - 7. Скалярное произведение и расстояние.] (27 мая)<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9dVlJSE50eVNlZW8/view?usp=sharing Семинар - 8. Метод наименьших квадратов.] (29 мая)<br />
<br />
'''Рекомендуемая литература:'''<br />
<br />
# И. М. Гельфанд, "Лекции по линейной алгебре"<br />
<br />
= Домашние задания =<br />
{|class='wikitable' <br />
!дедлайн <br />
!тип ДЗ <br />
!тема <br />
<br />
|- <br />
|31.01. <br />
|Обязательное<br />
|[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9OU9XNFY0SFlrVzg/view?usp=sharing Домашнее задание по теории вероятностей.] <br />
<br />
|- <br />
|16.03. <br />
|Обязательное<br />
|[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9dWZpVVZMX0RqT0E/view?usp=sharing Домашнее задание по линейной алгебре - 1.]<br />
<br />
|- <br />
|29.05. <br />
|Обязательное<br />
|[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9QUV5UXZwc2M3MGs/view?usp=sharing Домашнее задание по линейной алгебре - 2.]<br />
<br />
|- <br />
|16.06. <br />
|Обязательное<br />
|[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9SmFfR1Z4SFpybmc/view?usp=sharing Домашнее задание по линейной алгебре - 3.]<br />
|}</div>Alena Manuzinahttp://math-info.hse.ru/2016-17/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%B8_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0,_%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%8C_1Математика и статистика, часть 12020-02-07T23:10:18Z<p>Alena Manuzina: </p>
<hr />
<div>'''Дорогие студенты!'''<br />
<br />
На этой странице будут появляться различные материалы и объявления, связанные с курсом '''«Математика и статистика (часть 1)»''', читаемого для студентов 1-го курса департамента политических наук в осеннем семестре '''2016/2017''' учебного года.<br />
<br />
* Авторы курса: И.А. Хованская, К.И. Сонин, И.В.Щуров, Д.А Филимонов.<br />
* Лекции читает: Филимонов Дмитрий Андреевич.<br />
* Семинары ведет: Филимонов Дмитрий Андреевич.<br />
<br />
== Материалы ==<br />
{|class='wikitable'<br />
!дата лекции<br />
!тема лекции<br />
!дата семинара<br />
!задачи к семинару<br />
|-<br />
|05.09<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ps-aa/lecture1.pdf Проценты и Вклады.]<br />
|05.09<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ps-aa/1_financemath1.pdf Проценты.]<br />
|-<br />
|12.09<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ps-aa/lecture2.pdf Кредиты и эффективная процентная ставка.]<br />
|12.09<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ps-aa/2_financemath2.pdf Вклады и кредиты.]<br />
|-<br />
|19.09<br />
|Матрицы и операции с ними.<br />
|19.09<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ps-aa/3_financemath3.pdf Эффективная процентная ставка и еще кредиты.]<br />
|-<br />
|26.09<br />
|Зоопарк функций. Обратная функция. Логарифм.<br />
|26.09<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ps-aa/4_matrix.pdf Матрицы и операции с ними.]<br />
|-<br />
|03.10<br />
|Еще графики. Преобразования графиков.<br />
|03.10<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ps-aa/5_inv_log.pdf Обратная функция. Логарифм.]<br />
|-<br />
|10.10<br />
|Пределы последовательностей и функций.<br />
|10.10<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ps-aa/6_graph_transformation.pdf Преобразования графиков.]<br />
|-<br />
|17.10<br />
|Производная.<br />
|17.10<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ps-aa/7_limits.pdf Пределы последовательностей и функций.]<br />
|-<br />
|31.10<br />
|'''Контрольная.'''<br />
|31.10<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ps-aa/8_derivative.pdf Производная.]<br />
|-<br />
|07.11<br />
|Геометрические приложения производной. Интеграл.<br />
|07.11<br />
|Продолжали работать с предыдущим листком.<br />
|-<br />
|14.11<br />
|Методы интегрирования.<br />
|14.11<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ps-aa/9_integral.pdf Интегралы.]<br />
|-<br />
|21.11<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ps-aa/lecture5.pdf Теория вероятности. Основные понятия.]<br />
|21.11<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ps-aa/10_definite_integral.pdf Определенный интеграл.]<br />
|-<br />
|28.11<br />
|Комбинаторика. [http://math-hse.info/a/2016-17/ps-aa/lecture6.pdf Условная вероятность и независимость событий.] <br />
|28.11<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ps-aa/11_probability-problems-1.pdf Теория вероятности. Основные понятия.]<br />
|-<br />
|05.12<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ps-aa/lecture7.pdf Формула полной вероятности и формула Байеса.]<br />
|05.12<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ps-aa/12_probability-problems-2.pdf Теорема сложения, условная вероятность и независимость событий.]<br />
|-<br />
|''12.12''<br />
|''Апелляция и показ работ контрольной:''<br />
|''12.12''<br />
|''162 группа - большой перерыв, 161 и 163 - после 4 пары.''<br />
|-<br />
|12.12<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ps-aa/lecture8.pdf Статистические парадоксы]<br />
|12.12<br />
|[http://math-hse.info/a/2016-17/ps-aa/13_probability-problems-3.pdf Формулы полной вероятности и Байеса.]<br />
|-<br />
|<br />
|<br />
|19.12<br />
|Продолжение работы с предыдущим листочком. Консультация.<br />
|-<br />
|28.12<br />
|'''Экзамен.'''<br />
|28.12<br />
|'''Показ работ и апелляция.'''<br />
|}</div>Alena Manuzinahttp://math-info.hse.ru/2016-17/%D0%94%D0%B8%D1%84%D1%84%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%83%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8FДифференциальные уравнения2020-02-07T23:09:33Z<p>Alena Manuzina: </p>
<hr />
<div><br />
* Лекции читает: Щуров Илья Валерьевич.<br />
* Семинары ведёт: Солодовников Никита Алексеевич.<br />
* Учебный ассистент: Даниил Вишнев.<br />
<br />
== Материалы ==<br />
* Тема 1: Понятие дифференциального уравнения: [http://math-info.hse.ru/odebook/chapter/label/chap:notion_of_ODE/ лекция], [http://math-info.hse.ru/a/2016-17/nes-ode/seminar01.pdf семинар].<br />
* Тема 2: Дифференциальные уравнения на прямой: [http://math-info.hse.ru/odebook/chapter/label/chap:2:auto/ лекция], [http://math-info.hse.ru/a/2016-17/nes-ode/seminar02.pdf семинар]<br />
** Дополнительный материал: [https://nplus1.ru/blog/2015/07/09/doomsday На пути к концу света]: Как учёные в 1960-х с помощью дифференциальных уравнений и статистики предсказали конец света и как над ними посмеялась реальность.<br />
* Тема 3: Существование и единственность решений дифференциальных уравнений: [http://math-info.hse.ru/odebook/chapter/label/chap:3:eu/ лекция], [http://math-info.hse.ru/a/2016-17/nes-ode/seminar03.pdf семинар].<br />
** Дополнительный материал: фильм «Хаос». [http://www.youtube.com/watch?v=vts0YHACsYY Глава 1: Панта рей. Движение и детерминизм] (англ. яз, доступны русские субтитры).<br />
* Тема 4: Дифференциальные уравнения в многомерных фазовых пространствах: [http://math-info.hse.ru/odebook/chapter/label/chap:4:phasespace/ лекция], [http://math-info.hse.ru/a/2016-17/nes-ode/seminar04.pdf семинар].<br />
** Дополнительный материал: фильм «Хаос». [http://www.youtube.com/watch?v=9Ninjc2sDFQ Глава 2: Гонка лего. Векторные поля] (англ. яз, доступны русские субтитры).<br />
* Тема 5: Ещё о многомерных дифференциальных уравнениях. [http://math-info.hse.ru/odebook/chapter/label/chap:5:multidim/ лекция], [http://math-info.hse.ru/a/2016-17/nes-ode/seminar05.pdf семинар].<br />
* Тема 6: Дифференциальные 1-формы. См. последний параграф [http://math-info.hse.ru/odebook/chapter/label/chap:5:multidim/#label_h2_number_5_4 тут] и параграфы 6.1.1 и 6.1.2 [http://math-info.hse.ru/odebook/chapter/label/chap:6:firstint/#label_par_6_diff тут]. Семинара не было, ибо праздник.<br />
* Тема 7: Уравнения в полных дифференциалах. См. раздел 6.1 [http://math-info.hse.ru/odebook/chapter/label/chap:6:firstint/ здесь] и [http://math-info.hse.ru/a/2016-17/nes-ode/seminar06.pdf семинар].<br />
* Тема 8: Первые интегралы. [http://math-info.hse.ru/odebook/chapter/label/chap:6:firstint/#label_h2_number_6_2 лекция], [http://math-info.hse.ru/a/2016-17/nes-ode/seminar07.pdf семинар].<br />
* Тема 9: Консервативные системы с одной степенью свободы. [http://math-info.hse.ru/odebook/chapter/label/chap:7:cons/#label_chap_7_cons лекция], [http://math-info.hse.ru/a/2016-17/nes-ode/seminar08.pdf семинар].<br />
* Тема 10: Выпрямление векторного поля. [http://math-info.hse.ru/odebook/chapter/label/chap:8:rect/#label_chap_8_rect лекция], [http://math-info.hse.ru/a/2016-17/nes-ode/seminar09.pdf семинар].<br />
* Тема 11. Повторение. [http://math-info.hse.ru/a/2016-17/nes-ode/seminar10.pdf семинар].<br />
* Тема 12. Линейные уравнения. [http://math-info.hse.ru/odebook/chapter/label/chap:9:linear/#label_chap_9_linear лекция], [http://math-info.hse.ru/a/2016-17/nes-ode/seminar11.pdf семинар].<br />
* Тема 13. Линейные системы: вещественные собственные значения. [http://math-info.hse.ru/odebook/chapter/label/chap:10:linear-systems/#label_chap_10_linear-systems лекция], [http://math-info.hse.ru/a/2016-17/nes-ode/seminar12.pdf семинар].<br />
* Тема 14. Линейные системы: комплексные собственные значения. [http://math-info.hse.ru/odebook/chapter/label/chap:10:linear-systems/#label_h3_number_10_2_7 лекция], [http://math-info.hse.ru/a/2016-17/nes-ode/seminar13.pdf семинар].<br />
* Тема 15. Линейные уравнения высших порядков и квазимногочлены. [http://math-info.hse.ru/a/2016-17/nes-ode/seminar14.pdf семинар]<br />
* Тема 16. Многомерные линейные уравнения с постоянными коэффициентами. [http://math-info.hse.ru/odebook/chapter/label/chap:11:multidim-linear/#label_chap_11_multidim-linear лекция] [http://math-info.hse.ru/a/2016-17/nes-ode/seminar15.pdf семинар]<br />
** Дополнительный [http://math-info.hse.ru/odebook/chapter/label/chap:10prim:linearization/ конспект] про исследование нелинейных особых точек (обсуждалось на семинаре).<br />
* Тема 17. Устойчивость положений равновесия. [http://math-info.hse.ru/odebook/chapter/label/chap:12:stability/#label_chap_12_stability лекция], [http://math-info.hse.ru/a/2016-17/nes-ode/seminar16.pdf семинар]<br />
** Дополнительный материал: [https://nplus1.ru/blog/2015/05/18/stability Устойчивость равновесий и местное самоуправление].<br />
* Тема 18. Структурная устойчивость: [http://math-info.hse.ru/odebook/chapter/label/chap:13:bifurc/ бифуркации в размерности 1], [http://math-info.hse.ru/odebook/chapter/label/chap:14:twodim-bifurc/ бифуркация Андронова — Хопфа], [http://math-info.hse.ru/a/2016-17/nes-ode/seminar17.pdf семинар].<br />
<br />
== Домашние задания ==<br />
=== Обязательные ===<br />
* [http://math-info.hse.ru/f/2016-17/nes-ode/hw1/ ДЗ№1]<br />
* [http://math-info.hse.ru/f/2016-17/nes-ode/hw2/ ДЗ№2]<br />
* [http://math-info.hse.ru/f/2016-17/nes-ode/hw3/ ДЗ№3]<br />
* [http://math-info.hse.ru/f/2016-17/nes-ode/hw4/ ДЗ№4]<br />
=== Дополнительные ===<br />
Эти домашние задания посвящены либо повторению пройденного, либо материалу, выходящему за рамки основной программы. Можно их не делать и всё равно получить 10 за курс (если сделать на 100% всё остальное). Максимум за все дополнительные ДЗ можно получить +1 итоговый балл.<br />
<br />
* [http://math-info.hse.ru/f/2016-17/nes-ode/hw_a/ ДЗ№A]: вспоминая мидтерм.<br />
* [http://math-info.hse.ru/f/2016-17/nes-ode/hw_b/ ДЗ№B]: на пути к файналу.<br />
<br />
== Варианты уже прошедших контрольных работ ==<br />
* [http://math-info.hse.ru/f/2016-17/nes-ode/midterm2015-16.pdf Мидтерм 2015-16]<br />
* [http://math-info.hse.ru/f/2016-17/nes-ode/midterm2013-14.pdf Мидтерм 2013-14] [http://math-info.hse.ru/f/2013-14/nes-ode/midterm-prim.pdf ещё один]<br />
* [http://math-info.hse.ru/f/2016-17/nes-ode/midterm-solutions.pdf Мидтерм 2016-17] (с решениями).<br />
<br />
== Компьютерное дополнение ==<br />
* [http://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/odebook/blob/master/mathandpython.ipynb Кратчайшее введение в Python для математики]: для тех, кто будет решать компьютерные задачи с помощью Python.<br />
* [http://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/odebook/blob/master/odeint%20and%20plotly.ipynb Визуализация решений дифференциальных уравнений в 3D]<br />
<br />
== Литература ==<br />
* Арнольд В. И. Обыкновенные дифференциальные уравнения. — Ижевск: Ижевская республиканская типография. 2000. — 368 с.<br />
* Филиппов А. Ф. Сборник задач по дифференциальным уравнениям. — Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2000.<br />
* [http://www.dyn-sys.org/public/ODE-notes/ODEprint.pdf Конспект курса «Обыкновенные дифференциальные уравнения, часть I]. А. И. Буфетов, Н. Б. Гончарук, Ю. С. Ильяшенко. Механико-математический факультет МГУ, 2012.</div>Alena Manuzinahttp://math-info.hse.ru/2016-17/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B5%D1%82%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B2%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B2Дискретная математика для лингвистов2020-02-07T23:09:15Z<p>Alena Manuzina: </p>
<hr />
<div>На этой странице будут появляться различные материалы и объявления, связанные с курсом '''«Дискретная математика для лингвистов»''', читаемого для студентов 1-го курса отделения лингвистики в '''2016/2017''' учебном году.<br />
<br />
<br />
* Авторы курса: И.А. Хованская, Ю.Г.Кудряшов, Н.Е. Сахарова, И.В.Щуров, <br />
* Лекции читает: Сахарова Нина Евгеньевна.<br />
* Семинары ведет: Н.Е. Сахарова (saharnina@gmail.com)<br />
* Учебные ассистенты: Мария Мыслина (maria.myslina@gmail.com), Алексей Федоренко (fedorenksei@gmail.com).<br />
<br />
Общий адрес преподавателей: discrete.math.ling@gmail.com<br />
<br />
= Материалы =<br />
<br />
<br />
== Множества и комбинаторика ==<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9ZGlpNkVseXNhTDA/view?usp=sharing Семинар - 1. Введение в теорию множеств ] (14 и 19 января)<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9YnlPQ0trM3JQS2M/view?usp=sharing Семинар - 2. Комбинаторика - 1 ] (21 и 26 января)<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9QUxGaW5JVElmVjA/view?usp=sharing Семинар - 3. Комбинаторика - 2 ] (28 января и 2 февраля)<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9cERBMUFPUDNmVk0/view?usp=sharing Cеминар - 4. Комбинаторика - 3 ] (2 и 9 февраля)<br />
<br />
'''Рекомендуемая литература:''' <br />
<br />
# Н.К. Верещагин, А. Шень [http://www.mccme.ru/free-books/shen/shen-logic-part1-2.pdf "Начала теории множеств"]<br />
# Н.Я. Виленкин [http://ilib.mccme.ru/pdf/rasomn.pdf "Рассказы о множествах"]<br />
# Виленкин Н.Я., Виленкин А.Н., Виленкин П.А., "Комбинаторика" (2006).<br />
<br />
== Математическая индукция ==<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9NVlnSk5qRER5RVU/view?usp=sharing Семинар - 5. Индукция - 1 ] (11 и 16 февраля)<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9eHA4Tm1PMTQxRjg/view?usp=sharing Семинар - 6. Индукция - 2 ] (18 февраля и 2 марта)<br />
<br />
'''Рекомендуемая литература:''' <br />
# Р. Курант, Г. Роббинс Что такое математика<br />
# А. Шень Математическая индукция<br />
<br />
==Логика==<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9UU1vZEFiVjJZaXc/view?usp=sharing Семинар - 7. Логика высказываний. ] (4 и 9 марта)<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9dkRXN1NhMngzRm8/view?usp=sharing Семинар - 8. Логика предикатов. ] (11 и 16 марта)<br />
<br />
==Теория вероятностей==<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9aGwteURiZU1HQnc/view?usp=sharing Семинар - 9. Вероятность - 1. ] (18 и 23 марта)<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9R2d5R2pldmZWMlE/view?usp=sharing Семинар - 10. Вероятность - 2. ] (14 апреля)<br />
<br />
'''Рекомендуемая литература:'''<br />
<br />
С базовой теорией вероятностей можно знакомиться по учебнику [1] и [2]. На более глубоком уровне существует много учебников по вероятности и статистике. Например, можно читать [3].<br />
<br />
# Тюрин Ю. Н., Макаров А. А., Высоцкий И. Р., Ященко И. В. [http://biblio.mccme.ru/node/1960 Теория вероятностей и статистика (учебное пособие для учащихся 7—9 классов). М.: МЦНМО, 2008]<br />
# Тюрин Ю. Н., Макаров А. А., Симонова Г. И. [http://biblio.mccme.ru/node/2179 Теория вероятностей. Учебник для экономических и гуманитарных специальностей.] М.: МЦНМО, 2009.<br />
# Кремер. Н. Ш. [http://www.unity-dana.ru/index.php?page=shop.product_details&flypage=shop.flypage&product_id=924&category_id=23&manufacturer_id=0&option=com_virtuemart&Itemid=26 Теория вероятностей и математическая статистика.] М.: Юнити-Дана, 2010.<br />
<br />
==Графы==<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9VWphUmROcTM4b00/view?usp=sharing Семинар - 11. Графы - 1. ] (21 апреля)<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9dm9LLWpqaHprcXM/view?usp=sharing Семинар - 12. Графы - 2. ] (28 апреля)<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9UHVZRVZGMUVOQ3M/view?usp=sharing Семинар - 13. Графы - 3. ] (12 мая)<br />
<br />
==Конечные автоматы и регулярные языки==<br />
'''Рекомендуемая литература:'''<br />
<br />
* С. Ю. Подзоров. [http://www.nsu.ru/education/podzorov/Alg/Course.pdf Теория алгоритмов].<br />
<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9Vk92VW5zRlRNNFE/view?usp=sharing Семинар - 14. Детерминированные автоматы. ] (19 мая)<br />
<br />
==Домашние задания==<br />
[https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9NXJ2VWdwODRKRG8/view?usp=sharing Правила сдачи домашних заданий]<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
! дедлайн<br />
<br />
! тип ДЗ<br />
<br />
! тема<br />
<br />
|-<br />
| 18.02. (перед лекцией)<br><br />
| Обязательное. Оцениваются 4 задачи.<br><br />
| [https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9WkUtZGUzNXJZaHM/view?usp=sharing Задание 1. Комбинаторика]<br><br />
|-<br />
| 18.02. (перед лекцией)<br><br />
| Дополнительное. Оцениваются все задачи.<br><br />
| [https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9eXotV0pTTW1pSW8/view?usp=sharing Дополнительное задание 1. Комбинаторика]<br><br><br><br />
|-<br />
| 8.04. (перед лекцией)<br><br />
| Обязательное. Оцениваются 4 задачи.<br><br />
| [https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9SjZpYnh5blIyUUU/view?usp=sharing Задание 2. Индукция и логика]<br><br />
|-<br />
| 14.04. (перед лекцией)<br><br />
| Дополнительное. Оцениваются все задачи.<br><br />
| [https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9ZkdmeW9iaDdxcW8/view?usp=sharing Дополнительное задание 2. Индукция и логика]<br><br />
|-<br />
| 12.05. (перед лекцией)<br><br />
| Обязательное. Оцениваются 4 задачи.<br><br />
| [https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9SVMweFZiOE9jSXc/view?usp=sharing Задание 3. Теория вероятностей]<br><br><br><br />
|-<br />
| 12.05. (перед лекцией)<br><br />
| Дополнительное. Оцениваются все задачи.<br><br />
| [https://drive.google.com/file/d/0B9HN0EaNBXc9WVU3VFBHUVF2VWM/view?usp=sharing Дополнительное задание 3. Теория вероятностей]<br><br />
|}</div>Alena Manuzinahttp://math-info.hse.ru/2016-17/%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0_%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_(1_%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81)Алгебра и анализ (1 курс)2020-02-07T23:08:56Z<p>Alena Manuzina: Новая страница: «'''Дорогие студенты!''' На этой странице будут появляться различные материалы и объявлени...»</p>
<hr />
<div>'''Дорогие студенты!'''<br />
<br />
На этой странице будут появляться различные материалы и объявления, связанные с курсом '''«Алгебра и анализ»''', читаемого для студентов 1-го курса бакалавриата "Реклама и связи с общественностью" в '''2016/2017''' учебном году. <br />
<br />
* Лекции читает: Буров Александр Анатольевич.<br />
* Ему помогают ассистенты: <br />
** [https://www.hse.ru/staff/navasilenok Василёнок Наталья Алексеевна], <br />
** Рудько Юрий Андреевич.<br />
* Упражнения ведут:<br />
** [https://www.hse.ru/org/persons/134016834 Буров Александр Анатольевич]<br />
** [https://www.hse.ru/org/persons/61713553 Шитов Ярослав Николаевич]<br />
** [https://www.hse.ru/org/persons/14293104 Сахарова Нина Евгениевна]<br />
** [https://www.hse.ru/org/persons/190374336 Сысоева Любовь Николаевна]<br />
** Минков Станислав Сергеевич<br />
<br />
<br />
== Материалы ==<br />
{|class='wikitable'<br />
!№ лекции<br />
!тема лекции<br />
!№ семинара<br />
!тема семинара<br />
|-<br />
| 01<br />
|[https://yadi.sk/i/DmwzswdWxtUCg Числа и векторы.] <br />
| 01<br />
| Действия над матрицами.<br />
|-<br />
| 02<br />
| [https://yadi.sk/i/4O5tB4nZxtV5B Линейные системы. Прямые и плоскости. Определители матриц малой размерности. Метод Крамера. ]<br />
| 02<br />
| Определители квадратных матриц. <br />
|-<br />
| 03<br />
| [https://yadi.sk/i/Bpwttyj7ww7pm Определители матриц произвольной размерности. Площади и объёмы. Снова линейные системы.]<br />
| 03<br />
| Обратные матрицы.<br />
|-<br />
| 04<br />
| Методы решения систем линейных уравнений.<br />
| 04<br />
| Решение систем линейных уравнений. Метод Жордана-Гаусса.<br />
|-<br />
| 05<br />
| Функции натурального и вещественного аргумента.<br />
| 05<br />
| Собственные значения и собственные векторы.<br />
|-<br />
| 06<br />
| Пределы последовательности.<br />
| 06<br />
| Подготовка к КР №1. [https://yadi.sk/i/MweKuUXd3DZAHk Пределы последовательности.]<br />
|-<br />
| 07<br />
| Пределы функции.<br />
| 07<br />
| Пределы функции. Приложение к вычислению асимптот. Построение эскизов графиков.<br />
|-<br />
| 08<br />
| Основы дифференциального исчисления. Монотонность. Критические точки. Минимумы, максимумы. <br />
| 08<br />
| Производные. Построение эскизов графиков.<br />
|-<br />
| 09<br />
| Выпуклость. Точки перегиба. Полное описание последовательности построения графиков.<br />
| 09<br />
| Построение графиков.<br />
|-<br />
| 10<br />
| Ряды Тейлора и [https://yadi.sk/i/ryAD-fSn3DZBYL Маклорена].<br />
| 10<br />
| Разложение функций в ряды.<br />
|-<br />
| 11<br />
| Первообразная. Определённый интеграл.<br />
| 11<br />
| Вычисление интегралов.<br />
|}<br />
<br />
==Книги по линейной алгебре, геометрии и анализу==<br />
* [http://www.ph4s.ru/books/kurs_mat/gursa/Krat_kurs_matem.rar Демидович Б.П., Кудрявцев В.А. ''Краткий курс высшей математики'']<br />
* [http://www.ph4s.ru/books/book_mat/algebra/zamyatin.rar Замятин А.А., Булатов А.П., Верников Б.М. ''Алгебра и геометрия'']<br />
* [ftp://ftp.mccme.ru/users/prasolov/linalg/linalg2.pdf Прасолов В.В. ''Задачи и теоремы линейной алгебры'']<br />
<br />
===Задачники===<br />
* [https://www.hse.ru/mirror/pubs/share/158183711 Логвенков С.А. Мышкис П.А. Самовол В.С. ''Сборник задач по высшей математике'']<br />
<br />
===Просто книги===<br />
* [http://math.ru/lib/files/djvu/Pojja-Kr-zadach.djvu Джордж Пойа ''Как решать задачу'']</div>Alena Manuzinahttp://math-info.hse.ru/2016-17/%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0Заглавная страница2020-02-06T22:15:05Z<p>Alena Manuzina: Новая страница: «__NOTOC__ На этом сайте вы найдете материалы по следующим курсам: ==Факультет социальных нау...»</p>
<hr />
<div>__NOTOC__<br />
На этом сайте вы найдете материалы по следующим курсам:<br />
<br />
==Факультет социальных наук, департамент политической науки==<br />
* [[Математика и статистика, часть 1]] (1 курс)<br />
<br />
* [[Теория игр]] (3 курс)<br />
<br />
* [[Математические модели политической экономики]] (3 курс)<br />
<br />
* [[Data Analysis in the Social Sciences]] (Master program Politics, Economics, Philosophy)<br />
<br />
==Школа лингвистики==<br />
* [[Дискретная математика для лингвистов]] (1 курс)<br />
<br />
* [[Математический анализ и линейная алгебра]] (2 курс)<br />
<br />
* [[Теория вероятностей и математическая статистика]] (2 курс)<br />
<br />
* [[Дискретная математика для лингвистов: продолжение]] (4 курс)<br />
<br />
* [[Математические основы компьютерной лингвистики]] (1 курс магистратуры)<br />
<br />
==Факультет коммуникаций, медиа и дизайна==<br />
* [[Программирование для дата-журналистики]]<br />
<br />
* [[Алгебра и анализ (1 курс)]]<br />
<br />
==Совместный бакалавриат ВШЭ-РЭШ==<br />
* [[Machine Learning]] (part II)<br />
<br />
* [[Открытые данные]] («Статистика»)<br />
<br />
* [[Дифференциальные уравнения]]</div>Alena Manuzinahttp://math-info.hse.ru/2016-17/Main_PageMain Page2020-02-06T18:26:07Z<p>MediaWiki default: </p>
<hr />
<div><strong>MediaWiki has been installed.</strong><br />
<br />
Consult the [https://www.mediawiki.org/wiki/Special:MyLanguage/Help:Contents User's Guide] for information on using the wiki software.<br />
<br />
== Getting started ==<br />
* [https://www.mediawiki.org/wiki/Special:MyLanguage/Manual:Configuration_settings Configuration settings list]<br />
* [https://www.mediawiki.org/wiki/Special:MyLanguage/Manual:FAQ MediaWiki FAQ]<br />
* [https://lists.wikimedia.org/mailman/listinfo/mediawiki-announce MediaWiki release mailing list]<br />
* [https://www.mediawiki.org/wiki/Special:MyLanguage/Localisation#Translation_resources Localise MediaWiki for your language]<br />
* [https://www.mediawiki.org/wiki/Special:MyLanguage/Manual:Combating_spam Learn how to combat spam on your wiki]</div>MediaWiki default