-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 4
/
2016part1.html
188 lines (164 loc) · 11.5 KB
/
2016part1.html
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
---
layout: default
---
<div>
Курс Машинного обучения читается на ФИВТ (кафедрой алгоритмов и технологий программирования МФТИ), и рассматривает классические и современные подходы к решению задач машинного обучения. Курс сфокусирован на глубоком понимании методов, а так-же на получении навыка их практического применения. <br>
<br>
<b>Лекторы</b>:
Анастасия Зухба,
<a href="http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Участник:Vokov">проф. Константин Воронцов</a>
<br>
<b>Семинаристы</b>:
<a href="https://ru.linkedin.com/in/alexromsput">Алексей Романенко</a>,
<a href="https://ru.linkedin.com/in/boriskovalenko">Борис Коваленко</a>,
<a href="https://ars-ashuha.ru/">Ашуха Арсений</a>,
<a href="https://ru.linkedin.com/in/val-malykh-79a30020">Малых Валентин</a>, Никита Волков<br>
<br>
<b>Вопросы</b>: Присылайте вопросы на почту <tt>[email protected]</tt>, указывайте тему письма в следующем формате <tt>"ML2016_fall Question ... "</tt> <br>
<br>
</div>
<div class="home">
<div class="materials-wrap">
<div class="module-header">Материалы</div>
<div class="materials-item">
<font size="2" color="blue">12.02</font> Занятие №01: Введение в машинное обучение
</div>
<div style="text-align: right">
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/lectures/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%201.pdf">slides</a>,
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/seminars/01_introduction/ml-mipt-seminar.pdf">seminar</a>
</div>
<div class="materials-item">
<font size="2" color="blue">17.02</font> Занятие №02: Метрические алгоритмы классификации
</div>
<div style="text-align: right">
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/lectures/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%202.pdf">slides</a>,
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/seminars/02_knn/similarity_based_classifier_v1.ipynb">seminar</a>
</div>
<div class="materials-item">
<font size="2" color="blue">24.02</font> Занятие №03: Построение метрик и отбор признаков
</div>
<div style="text-align: right">
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/lectures/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%203.pdf">slides</a>,
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/seminars/03_metrics/clf_reg_metrics.ipynb">seminar</a>
</div>
<div class="hw-item">
<font size="2" color="red">24.02</font> hw1: Метрические классификаторы
</div>
<div style="text-align: right">
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/homeworks/01_knn/latex_task/mipt-hw-1.pdf">задание</a>,
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/homeworks/01_knn/01_knn_start_code.zip">стартовый код</a>,
<a href="https://inclass.kaggle.com/c/mipt-ml-spring-2016">контест</a>
</div>
<div class="materials-item">
<font size="2" color="blue">02.03</font> Занятие №04: Логические закономерности, критерии информативности
</div>
<div style="text-align: right">
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/lectures/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%204-5.pdf">slides</a>,
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/seminars/04_trees/Sem_4.ipynb">seminar</a>
</div>
<div class="materials-item">
<font size="2" color="blue">09.03</font> Занятие №05: Решающие деревья
</div>
<div style="text-align: right">
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/lectures/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%204-5.pdf">slides</a>,
</div>
<div class="materials-item">
<font size="2" color="blue">16.03</font> Занятие №06: Композиции алгоритмов: Random Forest, Беггинг, Cтекинг
</div>
<div style="text-align: right">
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/lectures/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%206.pdf">slides</a>,
</div>
<div class="hw-item">
<font size="2" color="red">24.02</font> hw2: Решающие деревья
</div>
<div style="text-align: right">
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/homeworks/02_trees/mipt-hw-2.pdf">задание</a>,
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/homeworks/02_trees/cart_trees.ipynb">стартовый код</a>,
<a href="https://inclass.kaggle.com/c/mipt-ml-spring-2016-2nd-task">контест</a>
</div>
<div class="materials-item">
<font size="2" color="blue">23.03</font> Занятие №07: Линейная классификация
</div>
<div style="text-align: right">
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/lectures/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%207.pdf">slides</a>,
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/seminars/05_linear/linear.ipynb">seminar</a>
</div>
<div class="materials-item">
<font size="2" color="blue">30.03</font> Занятие №08: Метод опорных векторов
</div>
<div style="text-align: right">
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/lectures/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%208.pdf">slides</a>,
</div>
<div class="materials-item">
<font size="2" color="blue">06.04</font> Занятие №09: Задача снижения размерности пространства признаков
</div>
<div style="text-align: right">
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/lectures/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%209.pdf">slides</a>,
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/seminars/08_pract/age_sem.pdf">seminar</a>
</div>
<div class="hw-item">
<font size="2" color="red">24.02</font> hw3: Линейные модели:
</div>
<div style="text-align: right">
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/homeworks/03_linear/Practical_3_MIPT_ML.pdf">задание</a>,
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/homeworks/03_linear/practical_3.ipynb">стартовый код</a>,
<a href="https://inclass.kaggle.com/c/mipt-hw3">контест</a>,
</div>
<div class="materials-item">
<font size="2" color="blue">13.04</font> Занятие №10: Байесовская классификация, Восстановление плотности
</div>
<div style="text-align: right">
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/lectures/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%2010.pdf">slides</a>,
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/seminars/09_baeys/MIPT%2C%20ML%2C%209.ipynb">seminar</a>
</div>
<div class="materials-item">
<font size="2" color="blue">20.04</font> Занятие №11: Байесовская классификация и регрессия. Cмеси распределений.
</div>
<div style="text-align: right">
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/lectures/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%2011.pdf">slides</a>,
</div>
<div class="materials-item">
<font size="2" color="blue">27.04</font> Занятие №12: Задача кластеризации. Аггломеративная и дивизионная кластеризация.
</div>
<div style="text-align: right">
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/lectures/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%2012-13.pdf">slides</a>,
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/seminars/10_clust/TextsClusteringExample.ipynb">seminar</a>
</div>
<div class="materials-item">
<font size="2" color="blue">06.05</font> Занятие №13: Алгоритмы k-Means. Кластеризация с помощью EM-алгоритма.
</div>
<div style="text-align: right">
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/lectures/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%2012-13.pdf">slides</a>,
<a href="">seminar</a>
</div>
<div class="hw-item">
<font size="2" color="red">24.02</font> hw4: Решение реальной задачи
</div>
<div style="text-align: right">
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/homeworks/04_age/task_descr/age_task.pdf">задание</a>,
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/homeworks/04_age/sample_solution.ipynb">стартовый код</a>,
<a href="https://inclass.kaggle.com/c/mipt-hw4-ml-2016-age-prediction">контест</a>
</div>
<div class="materials-item">
<font size="2" color="blue">11.05</font> Занятие №14: Нейросети
</div>
<div style="text-align: right">
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/lectures/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%2014.pdf">slides</a>,
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/seminars/11_dnn/10_dnn.ipynb">seminar</a>
</div>
<div class="materials-item">
<font size="2" color="blue">18.05</font> Занятие №15: Времянные Ряды
</div>
<div style="text-align: right">
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/lectures/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%2015.pdf">slides</a>,
<a href="https://github.com/ml-mipt/ml-mipt-part1/blob/master/2016/seminars/11_rnn/Seminar12_avito.ipynb">seminar</a>
</div>
</div>
</div>
<div class="module-header">Литература</div>
<ul>
<li><b>К. В. Воронцов</b>: <a href="http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/6d/Voron-ML-1.pdf">Математические методы обучения по прецедентам</a></li>
<li><b>Trevor Hastie</b>: <a href="http://web.stanford.edu/~hastie/local.ftp/Springer/OLD/ESLII_print4.pdf">The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition</a></li>
<li><b>Christopher Bishop</b>: <a href="http://www.rmki.kfki.hu/~banmi/elte/Bishop%20-%20Pattern%20Recognition%20and%20Machine%20Learning.pdf">Pattern Recognition and Machine Learning</a></li>
<li><b>Tutorials</b>: <a href="http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/">python/numpy</a>, <a href="http://cs229.stanford.edu/section/cs229-linalg.pdf">linear algebra</a>, <a href="http://cs229.stanford.edu/section/cs229-prob.pdf">probability</a>, <a href="http://cs231n.github.io/optimization-1/">optimization</a> </li>
</ul>