Практикум на ЭВМ (317)/2016-2017
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Задания 2016 года (осень)) |
(категория) |
||
| (35 промежуточных версий не показаны.) | |||
| Строка 7: | Строка 7: | ||
# В рамках семестра предполагается четыре практических задания. Каждое задание оценивается из 5-ти баллов. Контрольные работы из расчета 1 балла | # В рамках семестра предполагается четыре практических задания. Каждое задание оценивается из 5-ти баллов. Контрольные работы из расчета 1 балла | ||
# За каждый день просрочки при сдаче задания начисляется штраф в размере 0.1 балла в день, но суммарно не более 3-х баллов. | # За каждый день просрочки при сдаче задания начисляется штраф в размере 0.1 балла в день, но суммарно не более 3-х баллов. | ||
| - | # Для получения итоговой оценки 5 необходимо набрать | + | # Для получения итоговой оценки 5 необходимо набрать 13 баллов и сдать на положительный балл все три задания, оценки 4 — 10 баллов и сдать на положительный балл все три задания, оценки 3 — 7 баллов. |
# Выполненные задания присылать на почту mmp.practicum.317@gmail.com. Желательно указывать следующую тему: '''Фамилия, задание [номер задания]'''. | # Выполненные задания присылать на почту mmp.practicum.317@gmail.com. Желательно указывать следующую тему: '''Фамилия, задание [номер задания]'''. | ||
# Вопросы по заданиям можно присылать на ту же почту. Желательно указывать следующую тему: '''Вопрос по заданию [номер задания]''' | # Вопросы по заданиям можно присылать на ту же почту. Желательно указывать следующую тему: '''Вопрос по заданию [номер задания]''' | ||
| Строка 17: | Строка 17: | ||
[[Media:Task2.pdf|Задание 2. Метрические алгоритмы классификации (внесены изменения 19.10)]] | [[Media:Task2.pdf|Задание 2. Метрические алгоритмы классификации (внесены изменения 19.10)]] | ||
| - | [[Media: | + | [[Media:Assignment3_new3.pdf|Задание 3. Метод опорных векторов (внесены изменения 11.11)]] |
= Оценки 2016 года (осень) = | = Оценки 2016 года (осень) = | ||
| Строка 24: | Строка 24: | ||
= Материалы = | = Материалы = | ||
| + | === Выступления на семинаре 07.11. === | ||
| + | |||
| + | {|class="standard sortable" | ||
| + | ! № п/п !! Тема !! ФИО студента !! Комментарии | ||
| + | |- | ||
| + | | align="center"|1 || ООП в Python || Иванов Сергей || [[Media:OOP.pdf | Презентация (pdf)]] | ||
| + | |- | ||
| + | | align="center"|2 || Консервация объектов в Python || Мазаев Павел || [[Media:Pickling_mazaev.pdf | Презентация (pdf)]] | ||
| + | |- | ||
| + | | align="center"|3 || Анализ изображений с помощью scikit-image || Януш Виктор || [[Media:Yanush.pdf | Презентация (pdf)]] | ||
| + | |- | ||
| + | | align="center"|4 || Qt и Python || Липкина Анна || [[Media:Qt_in_Python_Lipkina.ipynb.zip | Презентация (ipynb)]] | ||
| + | |- | ||
| + | | align="center"|5 || Использование Cython для ускорения вычислений в Python || Николаев Сергей || [[Media:Cython_Nikolaev.pdf | Презентация (pdf)]] | ||
| + | |- | ||
| + | | align="center"|6 || Быстрое переключение между версиями Python || Кругликов Николай || [[Media:5.Kruglikov.pdf | Презентация (pdf)]] | ||
| + | |- | ||
| + | | align="center"|7 || Визуализация с помощью VTK/ParaView || Думбай Алексей || [[Media:Dumbay_presentation.pdf | Презентация (pdf)]] | ||
| + | |- | ||
| + | | align="center"|8 || Использование пакета multiprocessing для ускорения вычислений в Python || Бабичев Дмитрий || [[Media:Presentation_babichev.pdf | Презентация (pdf)]] | ||
| + | |- | ||
| + | |- | ||
| + | |} | ||
| + | |||
| + | === Выступления на семинаре 14.11. === | ||
| + | |||
| + | {|class="standard sortable" | ||
| + | ! № п/п !! Тема !! ФИО студента !! Комментарии | ||
| + | |- | ||
| + | | align="center"|1 || Системы контроля версий на примере Git || Соболева Дарья || [[Media:Soboleva2016GitPresentation.pdf | Презентация (pdf)]] | ||
| + | |- | ||
| + | | align="center"|2 || Анимация и трёхмерная графика в matplotlib || Козловцев Константин || [] | ||
| + | |- | ||
| + | | align="center"|3 || Сравнительный анализ Python и Ruby || Масляков Глеб || [[Media:Maslyakov.Python_vs_Ruby.pdf | Презентация (pdf)]] | ||
| + | |- | ||
| + | | align="center"|4 || Обзор Pandas || Щекалёв Алексей || [[Media:Shekalev.Pandas.pdf | Презентация (pdf)]] | ||
| + | |- | ||
| + | | align="center"|5 || Профилирование в Python для ускорения вычислений || Юдин Никита || [[Media:Yudin.Profiling.pdf | Презентация (pdf)]] | ||
| + | |- | ||
| + | | align="center"|6 || Отладка в iPython Notebook || Журавская Александра || [[Media:Juravskaya.Debugging.zip | Презентация (ipynb)]] | ||
| + | |- | ||
| + | | align="center"|7 || Анимация в PDF-LaTeX || Серов Сергей || [[Media:Animation_in_PDF-LaTeX_Serov.pdf | Презентация (pdf)]] | ||
| + | |- | ||
| + | |} | ||
| + | |||
=== Изучение Python, NumPy === | === Изучение Python, NumPy === | ||
| Строка 82: | Строка 127: | ||
[[Media:MMP_Praktikum_317_2016_Reports.pdf|Темы докладов с распределением по датам]] | [[Media:MMP_Praktikum_317_2016_Reports.pdf|Темы докладов с распределением по датам]] | ||
| + | |||
| + | === Конспект лекции по ЕМ (2015 год) === | ||
| + | |||
| + | [[Media:MMP_Practicum_317_2015_EM_algorithm.pdf|Конспект по ЕМ-алгоритму]] | ||
= Требования к отчёту = | = Требования к отчёту = | ||
| Строка 110: | Строка 159: | ||
[[ Практикум на ЭВМ (317)/2011-2012 | 2011-2012 ]] | [[ Практикум на ЭВМ (317)/2011-2012 | 2011-2012 ]] | ||
| + | |||
| + | [[Категория:Кафедра Математические методы прогнозирования ВМиК МГУ]] | ||
| + | [[Категория:Учебные практикумы]] | ||
Текущая версия
- Обязательный курс для студентов каф. ММП 3 курса, 5-6 семестр.
- Зачёт с оценкой
- Преподаватели: О.В. Красоткина, Д.А. Кропотов, Артём Попов и другие.
Правила сдачи практикума в осеннем семестре 2016/2017
- В рамках семестра предполагается четыре практических задания. Каждое задание оценивается из 5-ти баллов. Контрольные работы из расчета 1 балла
- За каждый день просрочки при сдаче задания начисляется штраф в размере 0.1 балла в день, но суммарно не более 3-х баллов.
- Для получения итоговой оценки 5 необходимо набрать 13 баллов и сдать на положительный балл все три задания, оценки 4 — 10 баллов и сдать на положительный балл все три задания, оценки 3 — 7 баллов.
- Выполненные задания присылать на почту mmp.practicum.317@gmail.com. Желательно указывать следующую тему: Фамилия, задание [номер задания].
- Вопросы по заданиям можно присылать на ту же почту. Желательно указывать следующую тему: Вопрос по заданию [номер задания]
Задания 2016 года (осень)
Задание 1. Изучение Python, NumPy
Задание 2. Метрические алгоритмы классификации (внесены изменения 19.10)
Задание 3. Метод опорных векторов (внесены изменения 11.11)
Оценки 2016 года (осень)
Материалы
Выступления на семинаре 07.11.
| № п/п | Тема | ФИО студента | Комментарии |
|---|---|---|---|
| 1 | ООП в Python | Иванов Сергей | Презентация (pdf) |
| 2 | Консервация объектов в Python | Мазаев Павел | Презентация (pdf) |
| 3 | Анализ изображений с помощью scikit-image | Януш Виктор | Презентация (pdf) |
| 4 | Qt и Python | Липкина Анна | Презентация (ipynb) |
| 5 | Использование Cython для ускорения вычислений в Python | Николаев Сергей | Презентация (pdf) |
| 6 | Быстрое переключение между версиями Python | Кругликов Николай | Презентация (pdf) |
| 7 | Визуализация с помощью VTK/ParaView | Думбай Алексей | Презентация (pdf) |
| 8 | Использование пакета multiprocessing для ускорения вычислений в Python | Бабичев Дмитрий | Презентация (pdf) |
Выступления на семинаре 14.11.
| № п/п | Тема | ФИО студента | Комментарии |
|---|---|---|---|
| 1 | Системы контроля версий на примере Git | Соболева Дарья | Презентация (pdf) |
| 2 | Анимация и трёхмерная графика в matplotlib | Козловцев Константин | [] |
| 3 | Сравнительный анализ Python и Ruby | Масляков Глеб | Презентация (pdf) |
| 4 | Обзор Pandas | Щекалёв Алексей | Презентация (pdf) |
| 5 | Профилирование в Python для ускорения вычислений | Юдин Никита | Презентация (pdf) |
| 6 | Отладка в iPython Notebook | Журавская Александра | Презентация (ipynb) |
| 7 | Анимация в PDF-LaTeX | Серов Сергей | Презентация (pdf) |
Изучение Python, NumPy
Домашнее задание по первому семинару. Прочитать и понять:
- Главы 3-6 официального учебника
- Разделы Other languages have "variables" и Python has "names" неофициального руководства
- Для изучения Python можно воспользоваться ресурсом https://www.codecademy.com/
12.09 будет контрольная по языку Python.
Домашнее задание по второму семинару.
- Прочитать руководство по NumPy.
Задачи для подготовки к контрольной работе. Некоторые функции, требуемые для решения этих задач, на семинаре не рассматривались, так что пользуйтесь документацией NumPy.
- При помощи метода Монте-Карло подсчитать значение интеграла функции cos(x^2) в пределах от 0 до 0.5.
- Подсчитать в векторе x среднее значение, проигнорировав значения inf и nan. Т.е. для x = np.array([1, 2, np.nan]) ответ 1.5
- В матрице H заменить все значения, которые больше maxH, на maxH, а все значения, которые меньше minH, на minH. Решите задачу двумя способами: с использованием индексации по матрице, и с использованием операций взятия максимума и минимума.
19.09 будет контрольная по NumPy.
Изучение 
Полезная информация по установке TeXа + ссылки на литературу
Unit-тестирование
Пример unit-тестирования с семинара
Презентация по unit-тестированию с примерами под MatLab
Разметка для markdown cell в ipython notebook
Подготовка презентаций в 
с помощью пакета beamer
Полезные инструменты для Jupiter Notebook
Метод опорных векторов
Конспект с семинара по методу опорных векторов
Темы докладов
Темы докладов с распределением по датам
Конспект лекции по ЕМ (2015 год)
Требования к отчёту
Отчёт должен быть САМОДОСТАТОЧНЫМ документом в формате PDF. Отчёт должен давать проверяющему ответы на следующие вопросы:
- К какому курсу относится задание?
- Какое задание выполнено?
- Кем выполнено задание?
- Когда сдано задание?
- В чём заключалось задание?
- Что было сделано? Что не было сделано?
- Даны ли правильные ответы на все теоретические вопросы задания?
- Проведены ли все необходимые эксперименты? Получены ли осмысленные ВЫВОДЫ?
- Выполнена ли творческая часть задания?
- Пользовался ли студент чьей-либо помощью? Если да, то в каком объёме?
- Какой литературой пользовался студент?
