Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Соревнования) |
(→Расписание занятий) |
||
| Строка 153: | Строка 153: | ||
| [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15/lecture-notes/Sem09_linear.pdf Конспект] | | [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15/lecture-notes/Sem09_linear.pdf Конспект] | ||
| [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15/homeworks/Sem09_linear_hw.pdf Домашнее задание] | | [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15/homeworks/Sem09_linear_hw.pdf Домашнее задание] | ||
| + | |- | ||
| + | |20 ноября | ||
| + | |align="center"|Семинар 10 | ||
| + | | | ||
| + | Линейные методы: | ||
| + | * функции потерь и предсказание вероятностей | ||
| + | * логистическая регрессия | ||
| + | | [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15/lecture-notes/Sem10_linear.pdf Конспект] | ||
| + | | [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15/homeworks/Sem10_linear_hw.pdf Домашнее задание] | ||
| + | |- | ||
| + | |20 ноября | ||
| + | |align="center"|Семинар 11 | ||
| + | | | ||
| + | Линейные методы: | ||
| + | * SVM, постановка задачи | ||
| + | * вывод двойственной задачи SVM | ||
| + | | [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15/lecture-notes/Sem11_linear.pdf Конспект] | ||
| + | | [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15/homeworks/Sem11_linear_hw.pdf Домашнее задание] | ||
|} | |} | ||
Версия 13:42, 21 ноября 2015
|
|
|
Выставление оценки за курс
Итоговая контрольная работа:
- На последней лекции будет проведена контрольная работа, которая затронет все темы, изученные в течение семестра.
- Контрольная оценивается по двухбалльной шкале (зачет/незачет), незачет влечет за собой недопуск к экзамену.
- Студент, не получивший допуск, переписывает на экзамене контрольную. В случае успеха он сдает экзамен на первой пересдаче. В случае незачета он снова переписывает контрольную на первой пересдаче, и так далее.
Семинары:
- На семинарах по каждой пройденной теме будут проводиться проверочные работы. Каждая проверочная оценивается по пятибалльной шкале. В зависимости от оценки за проверочную, студент освобождается от части или от всех задач по этой теме на итоговой контрольной работе.
- Также на семинарах будут выдаваться практические задания, которые будут оцениваться по пятибалльной шкале.
- В течение семестра будут проводиться конкурсы по анализу данных. Каждый конкурс оценивается по 15-балльной шкале. За первое, второе и третье место выставляется 15, 13 и 11 баллов соответственно при условии, что студенты выступят с докладом о своем решении (в противном случае они получают 10 баллов). За места с четвертого и по самое последнее, превосходящее бейзлайн, выставляется от 10 до 1 баллов по равномерной сетке. Если все присланные группой решения будут тривиальными, то преподаватель имеет право снизить максимальную оценку до 10 или до 5 баллов.
- Оценка за работу в семестре равна сумме оценок за проверочные работы, практические задания и конкурсы.
- Если оценка за работу в семестре не меньше 100% от максимальной оценки за проверочные и лабораторные работы, то студент освобождается от написания итоговой контрольной и получает допуск к экзамену автоматом.
- Если оценка за работу в семестре не меньше 80% от максимальной оценки за проверочные и лабораторные работы и конкурсы, то студент получает +1 балл на экзамене (при условии получения положительной оценки).
- В конце семестра разрешается переписать одну пропущенную по любой причине проверочную работу. Также разрешается переписать все проверочные, пропущенные по уважительной причине.
Осенний семестр 2015/2016
Расписание занятий
| Дата | Номер | Тема | Материалы | Д/З |
|---|---|---|---|---|
| 4 сентября | Семинар 1 |
Вводное занятие:
| Конспект | |
| 11 сентября | Семинар 2 |
Метрические методы:
| Конспект | |
| 25 сентября | Семинар 3 |
Метрические методы:
| Конспект | Домашнее задание |
| 2 октября | Семинар 4 |
Решающие деревья:
| Конспект | Домашнее задание |
| 9 октября | Семинар 5 |
Метрики качества:
| Конспект | Домашнее задание |
| 9 октября | Семинар 6 |
Решающие деревья:
Выдача первого конкурса:
| Слайды | |
| 16 октября | Семинар 7 |
Линейные методы:
Метрики качества:
| Конспект | Домашнее задание |
| 30 октября | Семинар 8 |
Линейные методы:
| Слайды | |
| 6 ноября | Семинар 9 |
Линейные методы:
| Конспект | Домашнее задание |
| 20 ноября | Семинар 10 |
Линейные методы:
| Конспект | Домашнее задание |
| 20 ноября | Семинар 11 |
Линейные методы:
| Конспект | Домашнее задание |
Практические задания
Решения желательно присылать сразу в двух форматах:
- ссылка для просмотра ноутбука на NBViewer или GitHub
- файл с ноутбуком во вложении
За каждый день просрочки из оценки вычитается 0.2 балла.
| Задание | Тема | Дата выдачи | Срок сдачи | Условие |
|---|---|---|---|---|
| Лабораторная работа 1 | Язык Python, основные библиотеки для анализа данных | 14.09.2015 | 27.09.2015, 23:59 | Условие |
| Лабораторная работа 2 | Метод ближайших соседей, решающие деревья и категориальные признаки | 10.10.2015 | 01.11.2015, 23:59 | Условие |
Виртуальная машина с питоном и библиотеками
Полезные ссылки: см. репозиторий.
Соревнования
| Задание | Тема | Дата начала | Дата окончания | Ссылка |
|---|---|---|---|---|
| Соревнование 1 | Закроют ли тему на StackOverflow? | 12.10.2015 | 15.11.2015 | https://kaggle.com/join/mmpcmcmsu15161v2 |
Все студенты должны прислать краткий отчет о своем решении и код, воспроизводящий результат.
Оценки
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1vK3gM6sAj2TEqO9mPhm5cIuNSmpsw3CIpQnb4G4Dguo/edit?usp=sharing
