Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 074, осень 2023
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(29 промежуточных версий не показаны.) | |||
Строка 2: | Строка 2: | ||
__NOTOC__ | __NOTOC__ | ||
- | ''' | + | '''Преподаватель:''' Александр Александрович Адуенко (aduenko1 at gmail.com) |
- | + | '''Ассистент:''' Константин Дмитриевич Яковлев (iakovlev.kd at phystech.edu) | |
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | Ассистент: Константин Дмитриевич Яковлев (iakovlev.kd at phystech.edu) | + | |
* [[Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2022|Курс, прочитанный осенью '''2022''' года]] | * [[Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2022|Курс, прочитанный осенью '''2022''' года]] | ||
* Короткий адрес страницы [https://bit.ly/3Zdmtga https://bit.ly/3Zdmtga] | * Короткий адрес страницы [https://bit.ly/3Zdmtga https://bit.ly/3Zdmtga] | ||
+ | * [[Media:Aduenko2023Introduction.pdf|Лекция 1: Введение]] | ||
+ | * [[Media:Bayes_theory_1_2023_3.pdf|Задание 1]] | ||
+ | * [[Media:Aduenko2023Introduction2_2.pdf|Лекция 2: Введение: наивный байесовский классификатор. Экспоненциальное семейство распределений.]] | ||
+ | * [[Media:Bayes_test_1_2023.pdf|Тест 1]] | ||
+ | * [[Media:Aduenko2023Evidence_2.pdf|Лекция 3: Байесовская линейная регрессия.]] | ||
+ | * [[Media:Aduenko2023Evidence_part2.pdf|Лекция 4: Байесовская линейная регрессия (напоминание). Обоснованность (evidence).]] | ||
+ | * [[Media:Bayes_applied_2023_fall.pdf|Практическое задание 1]] | ||
+ | * [[Media:Bayes_theory_2_2023.pdf|Задание 2]] | ||
+ | * [https://bit.ly/BMS_task1_data Данные для практического задания 1] | ||
+ | * [[Media:Aduenko2023EvidenceLogRegression.pdf|Лекция 5: Обоснованность: Анализ свойств и связь со статистической значимостью.]] | ||
+ | * [[Media:Aduenko2023LogRegressionEM_3.pdf|Лекция 6: Байесовская логистическая регрессия и отбор признаков.]] | ||
+ | * [[Media:Bayes_test_2_2023.pdf|Тест 2]] | ||
+ | * [[Media:Aduenko2023EM.pdf|Лекция 7: Байесовская логистическая регрессия. ЕМ-алгоритм.]] | ||
+ | * [[Media:Aduenko2023EM_VarEM.pdf|Лекция 8: ЕМ-алгоритм и вариационный EM-алгоритм.]] | ||
+ | * [[Media:Bayes_theory_3_2023.pdf|Задание 3]] | ||
+ | * [[Media:Aduenko2023VarEM.pdf|Лекция 9: Вариационный EM-алгоритм.]] | ||
+ | * [[Media:Aduenko2023GP.pdf|Лекция 10: Гауссовские процессы и эволюция моделей во времени.]] | ||
+ | * [[Media:Bayes_test_3_2023.pdf|Тест 3]] | ||
+ | * [[Media:Aduenko2023MultimodelSelection.pdf|Лекция 11: Построение адекватных мультимоделей.]] | ||
+ | * [[Media:Bayes_theory_4_2023.pdf|Задание 4]] | ||
+ | * [[Media:Aduenko2023MCMC.pdf|Лекция 12: Методы Монте-Карло по схеме марковских цепей.]] | ||
+ | * [[Media:Aduenko2023HMC.pdf|Лекция 13: Гамильтоновы методы Монте-Карло по схеме марковских цепей.]] | ||
+ | * [[Media:Aduenko2023BayesOpt_2.pdf|Лекция 14: Байесовская оптимизация.]] |
Текущая версия
Преподаватель: Александр Александрович Адуенко (aduenko1 at gmail.com)
Ассистент: Константин Дмитриевич Яковлев (iakovlev.kd at phystech.edu)
- Курс, прочитанный осенью 2022 года
- Короткий адрес страницы https://bit.ly/3Zdmtga
- Лекция 1: Введение
- Задание 1
- Лекция 2: Введение: наивный байесовский классификатор. Экспоненциальное семейство распределений.
- Тест 1
- Лекция 3: Байесовская линейная регрессия.
- Лекция 4: Байесовская линейная регрессия (напоминание). Обоснованность (evidence).
- Практическое задание 1
- Задание 2
- Данные для практического задания 1
- Лекция 5: Обоснованность: Анализ свойств и связь со статистической значимостью.
- Лекция 6: Байесовская логистическая регрессия и отбор признаков.
- Тест 2
- Лекция 7: Байесовская логистическая регрессия. ЕМ-алгоритм.
- Лекция 8: ЕМ-алгоритм и вариационный EM-алгоритм.
- Задание 3
- Лекция 9: Вариационный EM-алгоритм.
- Лекция 10: Гауссовские процессы и эволюция моделей во времени.
- Тест 3
- Лекция 11: Построение адекватных мультимоделей.
- Задание 4
- Лекция 12: Методы Монте-Карло по схеме марковских цепей.
- Лекция 13: Гамильтоновы методы Монте-Карло по схеме марковских цепей.
- Лекция 14: Байесовская оптимизация.