|
|
| (13 промежуточных версий не показаны.) |
| Строка 3: |
Строка 3: |
| | |[[Изображение:ML_surfaces.png|280px]] | | |[[Изображение:ML_surfaces.png|280px]] |
| | | valign="top"| | | | valign="top"| |
| - | * Семинары в поддержку курса лекций [[Машинное обучение (курс лекций, В.В.Китов)/2015-2016|«Машинное обучение»]] [[Участник:Victor Kitov|В. В. Китова]]. | + | * Семинары в поддержку курса лекций [[Математические методы распознавания образов (курс лекций, В.В.Китов)|«Математические методы распознавания образов»]] [[Участник:Victor Kitov|В. В. Китова]]. |
| | * Ведутся на кафедре [[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|ММП]] [[Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ| ВМК МГУ]] с осени 2012 года. | | * Ведутся на кафедре [[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|ММП]] [[Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ| ВМК МГУ]] с осени 2012 года. |
| | * Семинарист: [[Участник:EvgSokolov|Соколов Е.А.]] | | * Семинарист: [[Участник:EvgSokolov|Соколов Е.А.]] |
| | + | * Ассистент: Николаев В.В. |
| | * Почта семинариста: ''sokolov.evg+vmk-ml@gmail.com'' | | * Почта семинариста: ''sokolov.evg+vmk-ml@gmail.com'' |
| | * Почта для заданий: ''ml.cmc.msu@gmail.com'' | | * Почта для заданий: ''ml.cmc.msu@gmail.com'' |
| Строка 12: |
Строка 13: |
| | |} | | |} |
| | | | |
| - | <!-- == Новости == -->
| + | === Актуальная информация === |
| - | <!-- * новостей нет! -->
| + | |
| | | | |
| - | == Выставление оценки за курс ==
| + | Вся актуальная информация по курсу находится на странице https://github.com/esokolov/ml-course-msu |
| - | | + | |
| - | 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.
| + | |
| - | | + | |
| - | == Весенний семестр 2015/2016 ==
| + | |
| - | | + | |
| - | === Расписание занятий ===
| + | |
| - | {|class = "standard"
| + | |
| - | ! Дата !! Номер !! Тема !! Материалы !! Д/З
| + | |
| - | |-
| + | |
| - | |12 февраля
| + | |
| - | |align="center"|Семинар 1
| + | |
| - | |
| + | |
| - | EM-алгоритм:
| + | |
| - | * Скрытые переменные и смеси распределений
| + | |
| - | * EM-алгоритм в общем виде
| + | |
| - | * Вывод формул для смеси нормальных распределений
| + | |
| - | * Дивергенция Кульбака-Лейблера, ее свойства
| + | |
| - | * Обоснование EM-алгоритма
| + | |
| - | | [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15-spring/lecture-notes/Sem01_em.pdf Конспект]
| + | |
| - | | [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15-spring/homeworks/Sem01_em_hw.pdf Домашнее задание]
| + | |
| - | |-
| + | |
| - | |19 февраля
| + | |
| - | |align="center"|Семинар 2
| + | |
| - | |
| + | |
| - | Композиционные методы:
| + | |
| - | * Бутстрэппинг, уменьшение средней ошибки при усреднении алгоритмов
| + | |
| - | * AdaBoost: метод обучения, скорость сходимости
| + | |
| - | * Семейства базовых классификаторов для AdaBoost
| + | |
| - | * Многоклассовый AdaBoost
| + | |
| - | | [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15-spring/lecture-notes/Sem02_ensembles.pdf Конспект]
| + | |
| - | | [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15-spring/homeworks/Sem02_ensembles_hw.pdf 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.
| + | |
| - | | + | |
| - | {|class = "standard"
| + | |
| - | ! Задание !! Тема !! Дата выдачи !! Срок сдачи !! Условие
| + | |
| - | |-
| + | |
| - | | Лабораторная работа 1
| + | |
| - | | Линейные методы
| + | |
| - | | 29.02.2016
| + | |
| - | | 14.03.2016
| + | |
| - | | [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15-spring/labs/lab01-linear.ipynb Условие]
| + | |
| - | |-
| + | |
| - | |}
| + | |
| - | | + | |
| - | [[Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/Виртуальная машина|Виртуальная машина с питоном и библиотеками]]
| + | |
| - | | + | |
| - | Полезные ссылки: см. репозиторий.
| + | |
| - | | + | |
| - | === Соревнования ===
| + | |
| - | {|class = "standard"
| + | |
| - | ! Задание !! Тема !! Дата начала !! Дата окончания !! Ссылка
| + | |
| - | |-
| + | |
| - | | Соревнование 1
| + | |
| - | | Предскажите вероятность победы команды в Dota 2
| + | |
| - | | 18.02.2016
| + | |
| - | | 13.03.2016
| + | |
| - | | https://kaggle.com/join/cmcmlspring20161
| + | |
| - | |}
| + | |
| - | | + | |
| - | Все студенты должны прислать краткий отчет о своем решении и код, воспроизводящий результат.
| + | |
| | | | |
| | === Оценки === | | === Оценки === |
| - | https://docs.google.com/spreadsheets/d/1vK3gM6sAj2TEqO9mPhm5cIuNSmpsw3CIpQnb4G4Dguo/edit?usp=sharing | + | https://docs.google.com/spreadsheets/d/1A5BJs_dJcmqY2KVBUCTWlXueTeFWNVT6Tbx5e3dN6_c/edit?usp=sharing |
| | | | |
| | == Страницы курса прошлых лет == | | == Страницы курса прошлых лет == |
| | + | [[Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2015-2016 год, весна|2015-2016 год, весна]] |
| | + | |
| | [[Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2015-2016 год, осень|2015-2016 год, осень]] | | [[Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2015-2016 год, осень|2015-2016 год, осень]] |
| | | | |
