Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)
Материал из MachineLearning.
(→Успеваемость) |
(→ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ДАННЫХ (курс для магистров ММП ВМК МГУ)) |
||
(195 промежуточных версий не показаны.) | |||
Строка 1: | Строка 1: | ||
- | == | + | == ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ДАННЫХ (курс для магистров ММП ВМК МГУ) == |
* Обязательный курс для магистров каф. [[ММП]] 1 г/о, читается в 1-м (9-м) семестре. | * Обязательный курс для магистров каф. [[ММП]] 1 г/о, читается в 1-м (9-м) семестре. | ||
Строка 6: | Строка 6: | ||
* За курс отвечает кафедра Математических методов прогнозирования. | * За курс отвечает кафедра Математических методов прогнозирования. | ||
* Автор программы: профессор [[Участник:Dj|{{S|А. Г. Дьяконов}}]]. | * Автор программы: профессор [[Участник:Dj|{{S|А. Г. Дьяконов}}]]. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | {{notice| | ||
+ | '''Как будет проходить экзамен:''' | ||
+ | |||
+ | * Есть система штрафных баллов, по ней формируется итоговая оценка. | ||
+ | * Пороги для конкретных оценок (по сумме баллов) объявлены изначально, но могут быть откорректированы лектором в пользу студентов. | ||
+ | * Сам экзамен проводится письменно - на нём (при желании) можно улучшить итоговую оценку | ||
+ | |||
+ | хорошее написание письменного экзамена увеличивает итоговую оценку на 1 балл (порог будет заранее объявлен), безупречное написание - на 2 балла. | ||
+ | |||
+ | * Итоговая "отлично" ставится автоматом. | ||
+ | * Итоговая "неудовлетворительно" также ставится автоматом и означает недопуск к экзамену, чтобы получить допуск надо сдать все несданные задания (итоговая оценка при этом не меняется и может быть исправлена только на самом экзамене). Перечень заданий для допуска определяется персонально с учётом заданий, сданных во время семестра. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | '''Содержание экзамена:''' задания эквивалентные заданиям со всех контрольных и семинаров (плюс задания по спектральной теории графов, плюс задания на знания теории и определений, если они были на лекциях и продублированы в списке рекомендуемой литературы, плюс задания на знания языков/библиотек, если они обсуждались на семинарах и лекциях) | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | * Экзамен проходит по жёсткой схеме: нельзя пользоваться ничем (кроме ручки и листка бумаги). Аналогично контроль сдаваемых заданий после окончания семестра жёсткий: лектор уже не консультирует по самим заданиям, презентации оцениваются по формальным критериям: наличие постановки задачи, описание предложенных методов, их обоснование, подробное изложение экспериментов (с графиками и таблицами), формирование итоговой модели, выводы. Оценивается и сам доклад по задаче! | ||
+ | |||
+ | }} | ||
== Аннотация == | == Аннотация == | ||
Курс посвящён решению прикладных задач анализа данных. | Курс посвящён решению прикладных задач анализа данных. | ||
Разбираются реальные задачи и бизнес-кейсы. | Разбираются реальные задачи и бизнес-кейсы. | ||
- | Студенты пишут и настраивают алгоритмы на языках Python, R, M(Matlab). | + | Студенты пишут и настраивают алгоритмы на языках Python, R, M (Matlab). |
Семинары посвящены | Семинары посвящены | ||
Строка 52: | Строка 76: | ||
! Замечания | ! Замечания | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 07.09.17 |
| лекция | | лекция | ||
| '''Вводное занятие''': цели курса, материалы, правила, участие в соревнованиях. | | '''Вводное занятие''': цели курса, материалы, правила, участие в соревнованиях. | ||
- | | | + | | [[Медиа:AMA2016_00_intro.pdf|презентация (pdf)]] |
|- | |- | ||
- | | | + | | 07.09.17 |
| семинар | | семинар | ||
| Тест на знание основ машинного обучения. | | Тест на знание основ машинного обучения. | ||
| | | | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 07.09.17 |
| дз | | дз | ||
| Регистрация на платформе kaggle.com (каждый участник в четверг должен иметь действующий логин), регистрация на данном ресурсе (по возможности), исследование платформы kaggle (уметь назвать несколько задач с платформы, их постановку, функционал качества, методы, которые использовали участники). | | Регистрация на платформе kaggle.com (каждый участник в четверг должен иметь действующий логин), регистрация на данном ресурсе (по возможности), исследование платформы kaggle (уметь назвать несколько задач с платформы, их постановку, функционал качества, методы, которые использовали участники). | ||
| | | | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 14.09.17 |
| лекция | | лекция | ||
| '''Оценка среднего и вероятности''' | | '''Оценка среднего и вероятности''' | ||
Строка 75: | Строка 99: | ||
# Статья [http://bijournal.hse.ru/2014--1%20%2827%29/120486363.html Дьяконов А.Г. Прогноз поведения клиентов супермаркетов с помощью весовых схем оценок вероятностей и плотностей // Бизнес-информатика. 2014. № 1 (27). С. 68–77.]. | # Статья [http://bijournal.hse.ru/2014--1%20%2827%29/120486363.html Дьяконов А.Г. Прогноз поведения клиентов супермаркетов с помощью весовых схем оценок вероятностей и плотностей // Бизнес-информатика. 2014. № 1 (27). С. 68–77.]. | ||
# Видео [https://vimeo.com/119925869 Оценка вероятности: когда к нам придёт клиент?] | # Видео [https://vimeo.com/119925869 Оценка вероятности: когда к нам придёт клиент?] | ||
- | | | + | | [[Медиа:PZAD2016_01_probweights.pdf|презентация (pdf)]] |
|- | |- | ||
- | | | + | | 14.09.17 |
| лекция | | лекция | ||
| | | | ||
| | | | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 14.09.17 |
| дз | | дз | ||
| '''Первое домашнее задание:''' | | '''Первое домашнее задание:''' | ||
- | Решение задачи [[https:// | + | Решение задачи [[https://www.kaggle.com/c/pzadbabki]]. |
- | Срок - '''до | + | Срок - '''до 04 октября 2017 23:59''' (с выкладкой отчёта в [[https://www.kaggle.com/c/pzadbabki/discussion/39537 этой ветке форума]]). |
- | Все вопросы задаются в [[https:// | + | Все вопросы задаются в [[https://www.kaggle.com/c/pzadbabki/discussion/ форуме]]. |
Поощряется активность: выкладывание скриптов общего назначения (загрузка данных, перевод в нужный формат), бенчмарков (примитивные алгоритмы), ответы на вопросы в форуме. | Поощряется активность: выкладывание скриптов общего назначения (загрузка данных, перевод в нужный формат), бенчмарков (примитивные алгоритмы), ответы на вопросы в форуме. | ||
- | '''до | + | '''до 27 сентября 2017 23:59 ''' - преодолеть бенчмарк. |
Напоминание: команды называть по шаблону '''''Ivan Ivanov (MMP, MSU, Russia)'''''. | Напоминание: команды называть по шаблону '''''Ivan Ivanov (MMP, MSU, Russia)'''''. | ||
| max штраф за задание -10. | | max штраф за задание -10. | ||
Но дополнительно, за непреодоление бенчмарка -5. | Но дополнительно, за непреодоление бенчмарка -5. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
|- | |- | ||
- | | | + | | 21.09.17 <br> среда |
| лекция | | лекция | ||
- | | ''' | + | | '''Язык программирования Python''' |
- | + | * С. Лебедев [https://compscicenter.ru/courses/python/2015-autumn/ Программирование на Python] | |
- | + | * [https://learnxinyminutes.com/docs/python/ Learn X in Y minutes] | |
- | + | | [[Медиа:PZAD2017_c1_python.pdf|презентация (pdf)]] | |
- | + | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 21.09.17 <br> среда |
| лекция | | лекция | ||
- | | | + | | '''Язык программирования Python''' (продолжение) |
| | | | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 21.09.17 <br> среда |
| дз | | дз | ||
- | | | + | | Готовиться к к/р по языку Python. |
| | | | ||
+ | |||
+ | |||
|- | |- | ||
- | | | + | | 28.09.16 |
| лекция | | лекция | ||
| '''Визуализация данных''' | | '''Визуализация данных''' | ||
Строка 123: | Строка 151: | ||
* Книга [http://www.amazon.com/Beautiful-Visualization-Looking-through-Practice/dp/1449379869 Beautiful Visualization: Looking at Data through the Eyes of Experts (Theory in Practice) // Edited by Julie Steele and Noah Iilinsky. Sebastopol, CA: O‘Reilly 2010, pp. 227-254. ISBN: 978-1-4493-7986-5] по визуализации данных | * Книга [http://www.amazon.com/Beautiful-Visualization-Looking-through-Practice/dp/1449379869 Beautiful Visualization: Looking at Data through the Eyes of Experts (Theory in Practice) // Edited by Julie Steele and Noah Iilinsky. Sebastopol, CA: O‘Reilly 2010, pp. 227-254. ISBN: 978-1-4493-7986-5] по визуализации данных | ||
- | + | | | |
- | | | + | * [[Медиа:PZAD2017_02_visualize_part1.pdf|презентация (pdf)]] |
+ | * [[Медиа:PZAD2017_02_visualize_part2.pdf|презентация (pdf)]] | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 28.09.16 |
- | | | + | | лекция |
- | | | + | | продолжение |
| | | | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 28.09.16 |
| дз | | дз | ||
- | | | + | | |
'''Второе домашнее задание:''' | '''Второе домашнее задание:''' | ||
- | 1. Выбрать | + | * Найти 2е интересные визуализации, выложить в [[https://www.kaggle.com/c/pzadbabki/discussion/40193 форуме(1)]] (см. внимательно правила по ссылке). [10 штрафных / +10 анти] |
+ | * Найти ещё одну визуализацию для игры "что за данные" (добавить её в конец презентации про решение 1й задачи к 5.10.2017) | ||
+ | * Выбрать набор данных на kaggle.com в разделе [[https://www.kaggle.com/datasets]]. См. правила и как выбрать на [[https://www.kaggle.com/c/pzadbabki/discussion/40194 форуме(2)]]. Оформить презентацию-доклад. [10 штрафных / +10 анти] | ||
+ | * След занятие: отчёт по 1й задаче и к/р Питон | ||
- | |||
- | |||
- | + | |- | |
- | + | | 05.10.17 | |
- | + | | семинар | |
- | + | | '''Отчёт по ДЗ №1''' (определение суммы 1й покупки) | |
- | + | | | |
- | + | |- | |
- | + | | 05.10.17 | |
- | + | | лекция | |
- | + | | '''Отчёт по ДЗ №1''' (определение суммы 1й покупки) | |
- | + | | | |
- | + | |- | |
- | + | | 05.10.17 | |
- | + | | дз | |
+ | | Следующее реашемое нами соревнование - https://sascompetitions.ru/ - задача Хоум Кредит Банка (подробности на след. занятии). | ||
+ | | | ||
- | |||
- | + | |- | |
+ | | 12.10.17 | ||
+ | | лекция | ||
+ | | '''Функционалы качества и ошибки''' | ||
| | | | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 12.10.17 |
| лекция | | лекция | ||
| '''Функционалы качества и ошибки''' | | '''Функционалы качества и ошибки''' | ||
Строка 173: | Строка 207: | ||
* видео [https://vimeo.com/119926489 Функционалы качества и функции потерь: Какие множества похожи?] | * видео [https://vimeo.com/119926489 Функционалы качества и функции потерь: Какие множества похожи?] | ||
* видео [https://vimeo.com/119926504 Функционалы качества и функции потерь: AUC ROC - путь из (0,0) в (1,1)] | * видео [https://vimeo.com/119926504 Функционалы качества и функции потерь: AUC ROC - путь из (0,0) в (1,1)] | ||
- | | | + | | [[Медиа:PZAD2017_03_errors.pdf|презентация (pdf)]] **NEW** |
- | + | ||
- | + | ||
- | | | + | |
- | + | ||
- | + | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 12.10.17 |
| дз | | дз | ||
- | | | + | | До следующего занятия в [https://www.kaggle.com/c/pzadbabki/discussion/41212 ветке форума] выложить найденные закономерности в задаче скоринга (штраф: -5). |
| | | | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
|- | |- | ||
- | | | + | | 19.10.16 |
| лекция | | лекция | ||
- | | продолжение '''Функционалы качества и ошибки''' | + | | продолжение '''Функционалы качества и ошибки''', '''Минимизация ошибок''' |
- | | | + | | [[Медиа:PZAD2016_06_minfunc.pdf|презентация (pdf)]] |
|- | |- | ||
- | | | + | | 19.10.16 |
| семинар | | семинар | ||
- | | | + | | Обсуждение закономерностей в задаче '''Скоринг HC''' |
- | | | + | | |
|- | |- | ||
- | | | + | | 19.10.16 |
| дз | | дз | ||
- | |||
| | | | ||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | + | НОВОЕ ЗАДАНИЕ | |
- | + | 1. Подготовиться к контрольной по функционалам качества | |
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | * Для этого пройти [https://goo.gl/93qkum тест] | |
+ | * Прорешать задачи из презентиций [[Медиа:PZAD2017_03_errors.pdf|по ошибкам]], [[Медиа:PZAD2016_06_minfunc.pdf|по минимизации]] | ||
- | 2. | + | 2. Решать задачу скоринга |
+ | * -10 - непреодоление бенчмарка | ||
+ | * +10 - за см. [https://www.kaggle.com/c/pzadbabki/discussion/41573 ветку обмена кодом] | ||
- | + | Файлы сабмитов в задаче скоринга начинать с 'msu_' | |
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | [https:// | + | По просьбам |
+ | [https://alexanderdyakonov.files.wordpress.com/2016/10/dj2016_sdsj_vis.pdf Визуализация по данным Сбербанка] | ||
+ | |||
| | | | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
|- | |- | ||
- | | | + | | 26.10.17 |
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
| лекция | | лекция | ||
- | | ''' | + | | '''Случайные леса''' |
материалы: | материалы: | ||
- | + | * А. Liaw, M. Wiener [http://www.bios.unc.edu/~dzeng/BIOS740/randomforest.pdf Classification and Regression by randomForest] // R News (2002) Vol. 2/3 p. 18. | |
- | + | * И. Генрихов [http://jmlda.org/papers/doc/2014/no8/Genrikhov2014Criteria.pdf О критериях ветвления, используемых при синтезе решающих деревьев] // Машинное обучение и анализ данных, 2014, Т.1, №8, С.988-1017 | |
- | + | * A. Natekin, A. Knoll [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3885826/ Gradient boosting machines, a tutorial] // Front Neurorobot. 2013; 7: 21. | |
- | + | | [[Медиа:PZAD2016_09_rf.pdf|презентация (pdf)]] *OLD* | |
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | | | + | |
- | | | + | |
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 26.10.17 |
| лекция | | лекция | ||
- | | ''' | + | | '''Случайные леса''' |
+ | | | ||
- | |||
- | |||
- | |||
|- | |- | ||
- | | | + | | 26.10.17 |
- | | | + | | д/з |
- | | | + | | Продолжаем решать задачу скоринга. Штраф -10 за непреодоление нового бенчмарка 0.697481. |
| | | | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 02.11.17 |
| лекция | | лекция | ||
- | | ''' | + | | '''Градиентный бустинг''' |
материалы: | материалы: | ||
- | |||
- | |||
* A. Natekin, A. Knoll [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3885826/ Gradient boosting machines, a tutorial] // Front Neurorobot. 2013; 7: 21. | * A. Natekin, A. Knoll [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3885826/ Gradient boosting machines, a tutorial] // Front Neurorobot. 2013; 7: 21. | ||
- | | | + | * García, Salvador, Luengo, Julián, Herrera, Francisco Data Preprocessing in Data Mining // Springer , 2015. 320 p. DOI 10.1007/978-3-319-10247-4 |
+ | | [[Медиа:PZAD2017_06_gradboosting.pdf|презентация (pdf)]] | ||
+ | |||
|- | |- | ||
- | | | + | | 02.11.17 |
- | | | + | | лекция |
- | | | + | | '''Предобработка данных''', '''Генерация признаков''' |
- | | | + | | [[Медиа:PZAD2017_07_datapreprocessing.pdf|презентация (pdf)]] , [[Медиа:PZAD2017_08_featureengenearing.pdf|презентация (pdf)]] |
+ | |||
|- | |- | ||
- | | | + | | 02.11.17 |
- | | | + | | д/з |
- | | | + | | Начинаем решать задачу на платформе ... [https://www.boosters.pro/champ_10 Boosters] (почему-то открывается только через VPN) До след. пары сделать нетривиальный сабмит. |
| | | | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 09.11.17 |
| лекция | | лекция | ||
- | | ''' | + | | '''Отбор признаков''' |
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | материалы: | |
- | + | ||
+ | * Jundong Li, Kewei Cheng, Suhang Wang, Fred Morstatter, Robert P. Trevino, Jiliang Tang, Huan Liu [https://arxiv.org/abs/1601.07996 Feature Selection: A Data Perspective] | ||
+ | * Sean Luke [https://cs.gmu.edu/~sean/book/metaheuristics/ Essentials of Metaheuristics]. — Lulu, 2009. — 235 p. | ||
+ | | [[Медиа:PZAD2017_09_featureselection.pdf|презентация (pdf)]] | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 09.11.17 |
| лекция | | лекция | ||
- | | '''Категориальные признаки''' | + | | '''Категориальные признаки''', '''Рекомендательные системы''' |
материалы: | материалы: | ||
Строка 347: | Строка 328: | ||
* [http://www.libfm.org/ LibFM]: Factorization Machine Library | * [http://www.libfm.org/ LibFM]: Factorization Machine Library | ||
- | | | + | * Дьяконов А. [https://github.com/Dyakonov/python_hacks/blob/master/dj_cat_coding.ipynb Python: Кодирование категориальных признаков (ноутбук)] |
+ | |||
+ | * [http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/slides/ffm.pdf FFM – field-aware factorization machine (слайды)] | ||
+ | |||
+ | * Дьяконов А.Г. [https://bijournal.hse.ru/2012--1(19)/53535879.html Алгоритмы для рекомендательной системы: технология LENKOR] // Бизнес-Информатика, 2012, №1(19), С. 32–39. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | | [[Медиа:PZAD2017_10_category_old.pdf|презентация (pdf)]], [[Медиа:PZAD2017_11_recsys.pdf|презентация (pdf)]] | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
|- | |- | ||
- | | | + | | 09.11.17 |
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
| дз | | дз | ||
- | | | + | | До 15.11.17 преодолеть неизвестный бенчмарк задачи [https://www.boosters.pro/champ_10 Boosters] (+ задание в канале). |
- | + | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 16.11.17 |
| лекция | | лекция | ||
- | | ''' | + | | '''Рекомендательные системы''' (окончание), обсуждение текущего задания |
+ | | | ||
- | '''Пост-троечные последовательности''' | + | |
+ | |||
+ | |- | ||
+ | | 16.11.17 | ||
+ | | лекция | ||
+ | | '''Пост-троечные последовательности''' | ||
материалы: | материалы: | ||
* Дьяконов А.Г. [http://bijournal.hse.ru/2012--1%2819%29/53535879.html Алгоритмы для рекомендательной системы: технология LENCOR] // Бизнес-Информатика, 2012, №1(19), С. 32–39. | * Дьяконов А.Г. [http://bijournal.hse.ru/2012--1%2819%29/53535879.html Алгоритмы для рекомендательной системы: технология LENCOR] // Бизнес-Информатика, 2012, №1(19), С. 32–39. | ||
+ | | [[Медиа:PZAD2016_12_post3.pdf|презентация (pdf)]] | ||
- | '''Теория нечётких множеств''' | + | |- |
+ | | 16.11.17 | ||
+ | | дз | ||
+ | | | ||
+ | |||
+ | * Превзойти результат Эмиля на 10% | ||
+ | * сделать нетривиальное решение для [https://trainmydata.com/competition/844424930131977/description TRAINMYDATA] | ||
+ | * найти интересные закономерности в TMD | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |- | ||
+ | | 23.11.17 | ||
+ | | нет лекции | ||
+ | | ПЕРЕНОС ЗАНЯТИЙ | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |- | ||
+ | | 30.11.17 | ||
+ | | лекция | ||
+ | | '''Теория нечётких множеств''' | ||
материалы: | материалы: | ||
Строка 378: | Строка 391: | ||
* Ухоботов В. И. [http://www.lib.csu.ru/texts/UhobotovVI.pdf Избранные главы теории нечетких множеств] // Учеб. пособие. Челябинск : Изд-во Челяб. гос. ун-та, 2011. – 245 с. | * Ухоботов В. И. [http://www.lib.csu.ru/texts/UhobotovVI.pdf Избранные главы теории нечетких множеств] // Учеб. пособие. Челябинск : Изд-во Челяб. гос. ун-та, 2011. – 245 с. | ||
- | | | + | | [[Медиа:PZAD2016_13_fuzzy.pdf|презентация (pdf)]] |
|- | |- | ||
- | | | + | | 30.11.17 |
| семинар | | семинар | ||
| Задачи по нечётким множествам | | Задачи по нечётким множествам | ||
| | | | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 30.11.17 |
| дз | | дз | ||
| Подготовиться к контрольной по нечётким множествам | | Подготовиться к контрольной по нечётким множествам | ||
| | | | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
|- | |- | ||
- | | | + | | 07.12.16 |
| лекция | | лекция | ||
| '''Исследование социальных сетей''' | | '''Исследование социальных сетей''' | ||
Строка 397: | Строка 413: | ||
материалы: | материалы: | ||
* Л.Жуков курс [http://leonidzhukov.net/hse/2015/socialnetworks/ Structural Analysis and Visualization of Networks] в ВШЭ | * Л.Жуков курс [http://leonidzhukov.net/hse/2015/socialnetworks/ Structural Analysis and Visualization of Networks] в ВШЭ | ||
- | | | + | | [[Медиа:PZAD2017_13_social.pdf|презентация (pdf)]] |
|- | |- | ||
- | | | + | | 07.12.16 |
- | | | + | | лекция |
- | | | + | | '''Исследование социальных сетей''' (продолжение) |
| | | | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 07.12.16 |
| дз | | дз | ||
- | | | + | | ??? |
- | + | ||
- | |||
- | |||
| | | | ||
+ | |||
|- | |- | ||
- | | | + | | 14.12.17 |
| лекция | | лекция | ||
| '''Исследование социальных сетей''' (продолжение) | | '''Исследование социальных сетей''' (продолжение) | ||
- | + | | | |
- | '''Спектральная теория графов''' (сколько успеем) | + | |- |
- | + | | 14.12.17 | |
+ | | лекция | ||
+ | | '''Спектральная теория графов''' (сколько успеем) | ||
материалы: | материалы: | ||
* D.Spielman course [http://www.cs.yale.edu/homes/spielman/561/ Spectral Graph Theory] | * D.Spielman course [http://www.cs.yale.edu/homes/spielman/561/ Spectral Graph Theory] | ||
- | + | | [[Медиа:PZAD2017_14_SGT_old.pdf|презентация (pdf)]] | |
- | | | + | |
|- | |- | ||
- | | | + | | 14.12.17 |
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
| дз | | дз | ||
- | | | + | | нет |
| | | | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
|} | |} | ||
== Успеваемость == | == Успеваемость == | ||
- | + | ||
- | + | [[Изображение:Reiting.png]] | |
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
== Литература == | == Литература == | ||
Строка 479: | Строка 458: | ||
== История == | == История == | ||
- | Программы прошлых лет см. здесь: [[Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК до 2015 года)]] | + | Программы прошлых лет см. здесь: |
+ | * [[Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2016 года)]] | ||
+ | * [[Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК 2015 года)]] | ||
+ | * [[Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК до 2015 года)]] | ||
[[Категория:Учебные курсы]] | [[Категория:Учебные курсы]] | ||
[[Категория:МГУ]] | [[Категория:МГУ]] |
Версия 19:49, 18 декабря 2017
Содержание |
ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ДАННЫХ (курс для магистров ММП ВМК МГУ)
- Обязательный курс для магистров каф. ММП 1 г/о, читается в 1-м (9-м) семестре.
- Лекции — 32 часа, семинаров - 32 часа.
- Экзамен.
- За курс отвечает кафедра Математических методов прогнозирования.
- Автор программы: профессор А. Г. Дьяконов.
Аннотация
Курс посвящён решению прикладных задач анализа данных. Разбираются реальные задачи и бизнес-кейсы. Студенты пишут и настраивают алгоритмы на языках Python, R, M (Matlab).
Семинары посвящены
- докладам по решению прикладных задач (с презентациями),
- опросам по выполнению домашнего задания,
- обучению программированию на скриптовых языках (для тех, у кого их не было в бакалавриате),
- мозговому штурму по решению задач и обсуждению решений,
- написанию контрольных работ, решению аналитических задач, работе над ошибками.
Система оценивания
В течение семестра студенты получают задания.
При сдаче правильно выполненного задания в срок студент не получает штрафных баллов.
В противном случае - он получает от 1 до 10 штрафных баллов.
Штраф в 10 баллов допустим за позднюю сдачу (даже если решение верное) в случае отсутствия уважительных причин (болезнь, подтверждаемая справкой, и т.п. - см. требования учебной части).
В некоторых случаях (на усмотрение лектора), магистру, который лучше всех выполнил конкретное задание, списываются штрафные баллы (до 10).
На экзамене также за неверные ответы студент получает штрафные баллы.
Итоговая оценка формируется следующим образом:
- до 10 штрафных баллов включительно - отлично,
- до 20 штрафных баллов включительно - хорошо,
- до 30 штрафных баллов включительно - удовлетворительно.
Содержание курса
Наполняется по мере необходимости.
Число | Занятие | Тема | Замечания |
---|---|---|---|
07.09.17 | лекция | Вводное занятие: цели курса, материалы, правила, участие в соревнованиях. | презентация (pdf) |
07.09.17 | семинар | Тест на знание основ машинного обучения. | |
07.09.17 | дз | Регистрация на платформе kaggle.com (каждый участник в четверг должен иметь действующий логин), регистрация на данном ресурсе (по возможности), исследование платформы kaggle (уметь назвать несколько задач с платформы, их постановку, функционал качества, методы, которые использовали участники). | |
14.09.17 | лекция | Оценка среднего и вероятности
материалы:
| презентация (pdf) |
14.09.17 | лекция | ||
14.09.17 | дз | Первое домашнее задание:
Решение задачи [[1]]. Срок - до 04 октября 2017 23:59 (с выкладкой отчёта в [этой ветке форума]). Все вопросы задаются в [форуме]. Поощряется активность: выкладывание скриптов общего назначения (загрузка данных, перевод в нужный формат), бенчмарков (примитивные алгоритмы), ответы на вопросы в форуме. до 27 сентября 2017 23:59 - преодолеть бенчмарк. Напоминание: команды называть по шаблону Ivan Ivanov (MMP, MSU, Russia). | max штраф за задание -10.
Но дополнительно, за непреодоление бенчмарка -5.
|
21.09.17 среда | лекция | Язык программирования Python
| презентация (pdf) |
21.09.17 среда | лекция | Язык программирования Python (продолжение) | |
21.09.17 среда | дз | Готовиться к к/р по языку Python. |
|
28.09.16 | лекция | Визуализация данных
материалы: | |
28.09.16 | лекция | продолжение | |
28.09.16 | дз |
Второе домашнее задание:
| |
05.10.17 | семинар | Отчёт по ДЗ №1 (определение суммы 1й покупки) | |
05.10.17 | лекция | Отчёт по ДЗ №1 (определение суммы 1й покупки) | |
05.10.17 | дз | Следующее реашемое нами соревнование - https://sascompetitions.ru/ - задача Хоум Кредит Банка (подробности на след. занятии). |
|
12.10.17 | лекция | Функционалы качества и ошибки | |
12.10.17 | лекция | Функционалы качества и ошибки
материалы:
| презентация (pdf) **NEW** |
12.10.17 | дз | До следующего занятия в ветке форума выложить найденные закономерности в задаче скоринга (штраф: -5). |
|
19.10.16 | лекция | продолжение Функционалы качества и ошибки, Минимизация ошибок | презентация (pdf) |
19.10.16 | семинар | Обсуждение закономерностей в задаче Скоринг HC | |
19.10.16 | дз |
НОВОЕ ЗАДАНИЕ 1. Подготовиться к контрольной по функционалам качества
2. Решать задачу скоринга
Файлы сабмитов в задаче скоринга начинать с 'msu_'
|
|
26.10.17 | лекция | Случайные леса
материалы:
| презентация (pdf) *OLD* |
26.10.17 | лекция | Случайные леса | |
26.10.17 | д/з | Продолжаем решать задачу скоринга. Штраф -10 за непреодоление нового бенчмарка 0.697481. |
|
02.11.17 | лекция | Градиентный бустинг
материалы:
| презентация (pdf) |
02.11.17 | лекция | Предобработка данных, Генерация признаков | презентация (pdf) , презентация (pdf) |
02.11.17 | д/з | Начинаем решать задачу на платформе ... Boosters (почему-то открывается только через VPN) До след. пары сделать нетривиальный сабмит. |
|
09.11.17 | лекция | Отбор признаков
материалы:
| презентация (pdf) |
09.11.17 | лекция | Категориальные признаки, Рекомендательные системы
материалы:
| презентация (pdf), презентация (pdf)
|
09.11.17 | дз | До 15.11.17 преодолеть неизвестный бенчмарк задачи Boosters (+ задание в канале).
| |
16.11.17 | лекция | Рекомендательные системы (окончание), обсуждение текущего задания |
|
16.11.17 | лекция | Пост-троечные последовательности
материалы:
| презентация (pdf) |
16.11.17 | дз |
| |
23.11.17 | нет лекции | ПЕРЕНОС ЗАНЯТИЙ
| |
30.11.17 | лекция | Теория нечётких множеств
материалы:
| презентация (pdf) |
30.11.17 | семинар | Задачи по нечётким множествам | |
30.11.17 | дз | Подготовиться к контрольной по нечётким множествам |
|
07.12.16 | лекция | Исследование социальных сетей
материалы:
| презентация (pdf) |
07.12.16 | лекция | Исследование социальных сетей (продолжение) | |
07.12.16 | дз | ??? |
|
14.12.17 | лекция | Исследование социальных сетей (продолжение) | |
14.12.17 | лекция | Спектральная теория графов (сколько успеем)
материалы:
| презентация (pdf) |
14.12.17 | дз | нет |
|
Успеваемость
Литература
Указана локально - в сетке расписания.
История
Программы прошлых лет см. здесь: