|
|
| (122 промежуточные версии не показаны) |
| Строка 1: |
Строка 1: |
| - | {|
| + | #REDIRECT [[Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)]] |
| - | |[[Изображение:Mlseminarlogo.jpg|280px]]
| + | |
| - | | valign="top"| Семинары по годовому курсу лекций [[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)|«Машинное обучение»]] [[Участник:Vokov|К.В.Воронцова]].
| + | |
| - | На занятиях будут решаться теоретические задачи, важные для понимания и лучшего усвоения материала, читаемого на лекциях.
| + | |
| - | Разбираемые на семинарах задачи частично составлены [[Участник:Tolstikhin|И.О.Толстихиным]] и М.Н.Ивановым, частично взяты из учебников, книжек и статей (в том числе указанных в списке литературы) и частично позаимствованы из аналогичных курсов, читаемых в западных университетах (в том числе из курсов MIT и Стэнфордского университета).
| + | |
| - | | + | |
| - | Семинары ведутся на кафедре [[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|ММП]] [[Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ| ВМиК МГУ]] с осени 2012 года.
| + | |
| - | | + | |
| - | Семинарист: [[Участник:Tolstikhin|И.О.Толстихин]].
| + | |
| - | |}
| + | |
| - | | + | |
| - | == Оценка за курс и «правила игры» ==
| + | |
| - | Итоговая оценка за курс будет вычисляться по формуле 0.67*(оценка за работу в семестре) + 0.33*(оценка на экзамене).
| + | |
| - | При этом
| + | |
| - | *Округляться итоговая дробная оценка будет до '''ближайшего''' целого числа (*.5 будет округляться вверх).
| + | |
| - | *Оценка за экзамен — целое число от 2 до 5.
| + | |
| - | *Оценка за работу в семестре — действительное число от 0 до 5. Оценка складывается из баллов, набранных студентом за
| + | |
| - | *#контрольные работы ('''0.4'''),
| + | |
| - | *#регулярные короткие проверочные работы на семинарах ('''0.3'''),
| + | |
| - | *#коллоквиум ('''0.3'''),
| + | |
| - | *#возможно, некоторые дополнительные активности (может быть доклады, решение задач ''со звездочками'', и т.д. по усмотрению семинариста).
| + | |
| - | *За каждую работу студент получает дробную оценку от 0 до 5, пропорциональную числу решенных в данной работе задач.Так, если в работе было 4 задачи, а студент решает 2 из них, он получает 2.5 балла.
| + | |
| - | *Каждый вид из перечисленных выше семестровых активностей получает коэффициент, отражающий его степень важности (см. выше в скобках). В сумме коэффициенты дают 1. ''Семестровая оценка вычисляется как взвешенная сумма баллов'' с этими коэффициентами.
| + | |
| - | *Для успешного написания проверочных работ студенту домой будут выдаваться несколько типовых задач по темам, пройденным на последнем семинаре. Самостоятельного разбора этих задач будет вполне достаточно для успешного написания проверочной работы на следующем семинаре. За решение домашних задач оценки выставляться не будут.
| + | |
| - | *В проверочную работу будут входить также «задачи со звездочкой». Решение этих задач не обязательно для получения отличного балла (они не учитываются при подсчете доли решенных в работе задач), но они могут дать ''бонусные баллы''.
| + | |
| - | *Студенты имеют возможность всегда написать семинаристу письмо с возникающими у них вопросами по домашним задачам. Семинарист по мере возможностей готов обсуждать вопросы студента и помогать ему в их разборе.
| + | |
| - | *К студентам, не набравшим в результате достаточного для «3» балла, применяются особые меры. Во-первых, они автоматически не смогут получить финальную оценку больше 3. Во-вторых, для получения оценки «удовл» им придется начать экзамен с написания большой письменной работы, куда войдут все пройденные в семестре темы. Студент будет пересдавать экзамен, пока не наберет нужного количества баллов.
| + | |
| - | == Осенний семестр 2012 ==
| + | |
| - | | + | |
| - | == Литература ==
| + | |
| - | # [[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)|Курс лекций К.В.Воронцова]] ([[Media:Voron-ML-1.pdf|1 часть, PDF, 3 МБ]])
| + | |
| - | # ''Bishop C.M.'' [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/ Pattern Recognition and Machine Learning.] Springer, 2006.
| + | |
| - | # ''Hastie T., TIbshirani R, Friedman J.'' [http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/download.html The Elements of Statistical Learning (2nd edition).] Springer, 2008.
| + | |
| - | | + | |
| - | [[Категория:Учебные курсы]]
| + | |
