Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
| Строка 4: | Строка 4: | ||
{| | {| | ||
| - | | | + | |[[Изображение:Momo_intro.jpg|300px]] |
| valign="top"|Описание курса | | valign="top"|Описание курса | ||
|} | |} | ||
Версия 18:29, 30 июля 2012
| Страница курса находится в стадии формирования |
| Описание курса |
Автор курса: Кропотов Д.А. Курс не требует от студентов дополнительной математической подготовки, выходящей за пределы первых двух курсов университетского образования, все необходимые понятия вводятся в ходе лекций.
Расписание на 2012 учебный год
В осеннем семестре 2012 года спецкурс читается на ВМК.
| Дата | Название лекции | Материалы |
|---|---|---|
| 10 сентября 2012 | Введение в курс. Методы одномерной оптимизации | |
| 17 сентября 2012 | Лекции не будет |
Оценка за курс
В рамках курса студентам предлагается выполнить три практических задания. Выполнение этих заданий является обязательным условием для допуска к экзамену и, соответственно, успешной сдачи курса. Итоговая оценка за курс вычисляется по формуле 0.2*(оценка за первое задание)+0.2*(оценка за второе задание)+0.2*(оценка за третье задание)+0.4*(оценка за экзамен).
Программа курса
Литература
- S.Boyd. Convex Optimization, Cambridge University Press, 2004.
- A.Antoniou, W.-S. Lu. Practical Optimization: Algorithms and Engineering Applications, Springer, 2007.
- Numerical Recipes. The Art of Scientific Computing, 3rd Edition, 2007.
См. также
Курс «Байесовские методы в машинном обучении»
